1. Learn
    2. /
  2. Courses
    3. /
  3. Machine Learning cho Marketing với Python
Connected

Exercise

Fit hồi quy logistic với regularization L1

Bây giờ bạn sẽ chạy một mô hình hồi quy logistic trên dữ liệu đã được scale với regularization L1 để chọn đặc trưng song song với việc xây dựng mô hình. Trong bài tập video, bạn đã thấy các giá trị C khác nhau ảnh hưởng thế nào đến điểm accuracy và số lượng đặc trưng khác 0. Trong bài này, bạn sẽ đặt C bằng 0.025.

Các hàm LogisticRegression và accuracy_score từ thư viện sklearn đã được nạp sẵn cho bạn. Ngoài ra, các biến đặc trưng đã scale và biến mục tiêu cũng đã được nạp dưới dạng train_X, train_Y cho dữ liệu huấn luyện, và test_X, test_Y cho dữ liệu kiểm thử.

Instructions

100 XP
  • Khởi tạo một mô hình hồi quy logistic với regularization L1 và giá trị C là 0.025.
  • Fit mô hình trên dữ liệu huấn luyện.
  • Dự đoán churn trên dữ liệu kiểm thử.
  • In điểm accuracy của các nhãn dự đoán trên dữ liệu kiểm thử.