Huấn luyện mô hình logistic regression
Logistic regression là một mô hình phân loại đơn giản nhưng rất mạnh, được dùng trong nhiều tình huống khác nhau. Bây giờ bạn sẽ huấn luyện một mô hình logistic regression trên phần dữ liệu huấn luyện của bộ dữ liệu churn viễn thông, rồi dự đoán nhãn trên tập kiểm thử chưa từng thấy. Sau đó, bạn sẽ tính độ chính xác của các dự đoán từ mô hình.
Hàm accuracy_score đã được nhập sẵn, và một thể hiện LogisticRegression từ sklearn đã được khởi tạo là logreg. Các tập dữ liệu huấn luyện và kiểm thử mà bạn đã tạo trước đó đã được nạp vào train_X và test_X cho đặc trưng, và train_Y và test_Y cho biến mục tiêu.
Bài tập này là một phần của khóa học
Machine Learning cho Marketing với Python
Hướng dẫn bài tập
- Huấn luyện logistic regression trên dữ liệu huấn luyện.
- Dự đoán nhãn churn cho dữ liệu kiểm thử.
- Tính điểm độ chính xác trên dữ liệu kiểm thử.
- In độ chính xác của tập kiểm thử, làm tròn đến 4 chữ số thập phân.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Fit logistic regression on training data
logreg.___(train_X, train_Y)
# Predict churn labels on testing data
pred_test_Y = ___.predict(test_X)
# Calculate accuracy score on testing data
test_accuracy = ___(test_Y, pred_test_Y)
# Print test accuracy score rounded to 4 decimals
print('Test accuracy:', ___(test_accuracy, 4))