Завдання: Реалізація Логістичної Регресії
Для реалізації логістичної регресії в Python використовується клас LogisticRegression:
Наразі можна використовувати параметри за замовчуванням. Створення та навчання моделі виконується одним рядком:
logistic_regression = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
Набір даних для цього розділу отримано від португальської банківської установи та містить інформацію з маркетингових кампаній, проведених за допомогою телефонних дзвінків. Мета — передбачити, чи підпише клієнт депозитний договір, на основі його особистих, фінансових та контактних даних, а також результатів попередніх маркетингових взаємодій.
Дані вже попередньо оброблені та готові для подачі в модель.
Swipe to start coding
Вам надано датасет португальського банківського маркетингу, збережений у змінній DataFrame як df.
- Розділіть датасет на навчальну та тестову вибірки, виділивши 80% для навчальних даних. Встановіть
random_state=42та збережіть отримані вибірки у зміннихX_train,X_test,y_train,y_test. - Ініціалізуйте та навчіть модель логістичної регресії на навчальній вибірці, зберігши навчений екземпляр у змінній
lr. - Обчисліть точність на тестовій вибірці та збережіть результат у змінній
test_accuracy.
Рішення
Дякуємо за ваш відгук!
single
Запитати АІ
Запитати АІ
Запитайте про що завгодно або спробуйте одне із запропонованих запитань, щоб почати наш чат
What are the default parameters of the LogisticRegression class?
How can I evaluate the performance of my logistic regression model?
Can you explain what features are included in the dataset?
Awesome!
Completion rate improved to 4.17Завдання: Реалізація Логістичної Регресії
Свайпніть щоб показати меню
Для реалізації логістичної регресії в Python використовується клас LogisticRegression:
Наразі можна використовувати параметри за замовчуванням. Створення та навчання моделі виконується одним рядком:
logistic_regression = LogisticRegression().fit(X_train, y_train)
Набір даних для цього розділу отримано від португальської банківської установи та містить інформацію з маркетингових кампаній, проведених за допомогою телефонних дзвінків. Мета — передбачити, чи підпише клієнт депозитний договір, на основі його особистих, фінансових та контактних даних, а також результатів попередніх маркетингових взаємодій.
Дані вже попередньо оброблені та готові для подачі в модель.
Swipe to start coding
Вам надано датасет португальського банківського маркетингу, збережений у змінній DataFrame як df.
- Розділіть датасет на навчальну та тестову вибірки, виділивши 80% для навчальних даних. Встановіть
random_state=42та збережіть отримані вибірки у зміннихX_train,X_test,y_train,y_test. - Ініціалізуйте та навчіть модель логістичної регресії на навчальній вибірці, зберігши навчений екземпляр у змінній
lr. - Обчисліть точність на тестовій вибірці та збережіть результат у змінній
test_accuracy.
Рішення
Перейдіть на комп'ютер для реальної практикиПродовжуйте з того місця, де ви зупинились, використовуючи один з наведених нижче варіантівДякуємо за ваш відгук!
single
