← Каталог
Машинное обучение — Логистическая регрессия
Фрагмент из «Машинное обучение»: Логистическая регрессия.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Загружаем данные
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
# Создаем и обучаем модель
model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)
# Оцениваем модель
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Точность модели: {accuracy:.2f}")from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
# Загружаем данные
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.3)
# Создаем и обучаем модель
model = LogisticRegression(max_iter=200)
model.fit(X_train, y_train)
# Оцениваем модель
accuracy = model.score(X_test, y_test)
print(f"Точность модели: {accuracy:.2f}")