Hồi quy logistic cho ảnh
Trong bài tập này, bạn sẽ xây dựng một mô hình hồi quy logistic trên bộ dữ liệu ung thư vú từ bài trước và đánh giá độ chính xác của nó.
Các biến X_train, X_test, y_train, và y_test mà bạn đã tạo ở bài trước có sẵn trong không gian làm việc của bạn, cùng với sklearn và pandas là pd. LogisticRegression có sẵn qua sklearn.linear_model.
Bài tập này là một phần của khóa học
Dự đoán CTR với Machine Learning trong Python
Hướng dẫn bài tập
- Tạo một bộ phân loại hồi quy logistic.
- Huấn luyện (fit) bộ phân loại bằng dữ liệu huấn luyện để tạo dự đoán cho dữ liệu kiểm tra.
- Gán tổng số dự đoán đúng và sai giữa mục tiêu huấn luyện và kiểm tra lần lượt vào
num_rightvànum_wrong. - Tính độ chính xác bằng
num_rightvànum_wrongsử dụngsum().
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Create and fit a logistic regression classifier
clf = ____().____(X_train, y_train)
# Predict labels
y_pred = clf.____(X_test)
# Get number of right and wrong predictions
num_right = (y_test == y_pred).____()
num_wrong = (y_test != y_pred).____()
# Compute and print accuracy
accuracy = 1.0 * num_right / (____ + ____)
print(accuracy)