19
правок
Изменения
→Пример кода для scikit-learn
}}
== Пример кода для scikit-learn ==
Классификатор [https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html sklearn.linear_model.'''LogisticRegression'''] имеет несколько параметров, например:
* '''solver''' $-$ алгоритм, использующийся для оптимизации
* '''multi_class''' $-$ классификация на 2 или много классов
* Импортируем нужные библиотеки
'''from''' sklearn.linear_model '''import''' LogisticRegression
'''from''' sklearn '''import''' datasets
'''from''' sklearn.model_selection '''import''' train_test_split
* Выберем тренировочное и тестовое множества
iris = datasets.'''load_iris()'''
X = iris.data
y = iris.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size='''0.3''')
* Обучение
clf = LogisticRegression(random_state='''0''', solver='lbfgs', multi_class='multinomial')
model = clf.'''fit'''(X_train, y_train)
* Предсказание
y_pred = model.'''predict'''(X_test)
model.'''score'''(X_test, y_test)
