Dự đoán từ mô hình
Bạn đã sẵn sàng dùng mô hình để dự đoán trên bộ dữ liệu kiểm tra và kiểm tra kết quả!
Tất cả các mô-đun cần thiết đã được import và dữ liệu có sẵn dưới dạng X_train, y_train, và X_test. Đừng ngần ngại xem lại các slide nếu bạn không nhớ cách khởi tạo một Pipeline.
Bài tập này là một phần của khóa học
Phân tích dữ liệu IoT bằng Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một Pipeline như trước, sử dụng
StandardScalervàLogisticRegression, và đặt tên các bước lần lượt là"scale"và"logreg". - Fit Pipeline với
X_trainvày_train. - Dự đoán nhãn cho
X_testvà lưu kết quả vàopredictions. - In mảng kết quả.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create Pipeline
pl = Pipeline([
(____, ____),
____
])
# Fit the pipeline
____.____(____, ____)
# Predict classes
____ = ____.____(____)
# Print results
print(____)