Dự đoán sinh viên có đỗ hay không
Ở bài trước, bạn đã tính được các tham số của mô hình hồi quy logistic phù hợp với dữ liệu số giờ học và kết quả bài kiểm tra.
Với các tham số đó, bạn có thể dự đoán kết quả của sinh viên dựa trên số giờ học. Hãy dùng model.predict() để lấy kết quả dựa trên hồi quy logistic.
Để tiện cho bạn, LogisticRegression đã được import từ sklearn.linear_model và numpy đã được import với tên np.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nền tảng Xác suất trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một mảng gồm các giá trị 10, 11, 12, 13 và 14 để dự đoán kết quả bài kiểm tra dựa trên các số giờ học này.
- Dùng
model.predict()để lấy kết quả dự đoán từ mô hình và in ra các kết quả đó. - Dùng
model.predict_proba()để lấy xác suất đỗ khi học 11 giờ.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Specify values to predict
hours_of_study_test = [[____], [____], [____], [____], [____]]
# Pass values to predict
predicted_outcomes = model.____(____)
print(predicted_outcomes)
# Set value in array
value = np.asarray(11).reshape(-1,1)
# Probability of passing the test with 11 hours of study
print("Probability of passing test ", model.____(value)[:,1])