預測學生是否會及格
在上一個練習中，你已經計算出一個邏輯斯迴歸模型的參數，這個模型能夠擬合「讀書時數」與「測驗結果」之間的關係。
有了這些參數，你就能根據學生的讀書時數來預測表現。使用 model.predict()，依據邏輯斯迴歸來得到預測結果。
為了方便你作答，LogisticRegression 已從 sklearn.linear_model 匯入，且已將 numpy 以 np 匯入。
本練習屬於課程
Python 機率基礎
練習說明
- 建立一個包含 10、11、12、13、14 的陣列，根據這些讀書時數來預測測驗結果。
- 使用
model.predict()從模型取得預測結果，並印出結果。 - 使用
model.predict_proba()取得讀書 11 小時時通過測驗的機率。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# 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])