模型性能
现在，您将用测试数据来评估上一课中训练的模型。
用全新的、未见过的数据进行评估非常重要，因为这能检验模型对从未遇到过的数据进行正确估计的能力。
所有必要的模块都已导入，数据分别以 X_train 和 y_train、X_test 和 y_test 提供。
本练习是课程的一部分
用 Python 分析 IoT 数据
练习说明
- 创建一个
LogisticRegression模型。 - 将模型拟合到
X_train和y_train。 - 使用
X_train和y_train为模型打分。 - 使用
X_test和y_test为模型打分。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Create LogisticRegression model
logreg = ____()
# Fit the model
logreg.____(____, ____)
# Score the model
print(logreg.____(____, ____))
print(____)