Exemple 1: algorithme de régression logistique en python
from sklearn. linear_model import LogisticRegression
logreg = LogisticRegression ()
logreg. fit ( X_train, y_train)
y_pred = logreg. predict ( X_test)
Exemple 2: algorithme de régression logistique en python
print ( "Accuracy:", metrics. accuracy_score ( y_test, y_pred))
print ( "Precision:", metrics. precision_score ( y_test, y_pred))
print ( "Recall:", metrics. Regression logistique python project. recall_score ( y_test, y_pred))
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Regression Logistique Python Software
Vous pouvez examiner l'ensemble du tableau pour trier les clients potentiels. Pour ce faire, utilisez l'extrait de code Python suivant -
In [26]: for x in range(len(predicted_y)):
if (predicted_y[x] == 1):
print(x, end="\t")
La sortie de l'exécution du code ci-dessus est indiquée ci-dessous -
La sortie montre les index de toutes les lignes qui sont des candidats probables pour l'abonnement à TD. Vous pouvez maintenant donner cette sortie à l'équipe marketing de la banque qui récupère les coordonnées de chaque client de la ligne sélectionnée et poursuit son travail. Avant de mettre ce modèle en production, nous devons vérifier l'exactitude de la prédiction. Faire une régression logistique avec python - Stat4decision. Vérification de l'exactitude
Pour tester la précision du modèle, utilisez la méthode de score sur le classificateur comme indiqué ci-dessous -
In [27]: print('Accuracy: {:. 2f}'((X_test, Y_test)))
La sortie d'écran de l'exécution de cette commande est indiquée ci-dessous -
Accuracy: 0. 90
Cela montre que la précision de notre modèle est de 90%, ce qui est considéré comme très bon dans la plupart des applications.
4, random_state=1)
Créez maintenant un objet de régression logistique comme suit -
digreg = linear_model. LogisticRegression()
Maintenant, nous devons entraîner le modèle en utilisant les ensembles d'apprentissage comme suit -
(X_train, y_train)
Ensuite, faites les prédictions sur l'ensemble de test comme suit -
y_pred = edict(X_test)
Imprimez ensuite la précision du modèle comme suit -
print("Accuracy of Logistic Regression model is:",
curacy_score(y_test, y_pred)*100)
Production
Accuracy of Logistic Regression model is: 95. 6884561891516
À partir de la sortie ci-dessus, nous pouvons voir que la précision de notre modèle est d'environ 96%.
Des espaces d'innovations
Un certain nombre de ces petites villes sont aussi des espaces dans lesquels innovations et dynamiques économiques mettent en évidence (ou rappellent) que la globalisation n'est pas le seul fait des réseaux entre grandes villes. Prenons ainsi l'exemple de Kartarpur, petite ville du Pendjab de 25 000 habitants. En deux décennies, les activités artisanales de fabrication de meubles se sont structurées en une industrie prospère de l'ameublement parfaitement insérée dans l'économie nationale et internationale. L'augmentation de la demande, la localisation du site très bien connecté par les réseaux de transport et la confiance tacite entre des entrepreneurs appartenant à une même communauté, mais capable d'absorber de nouveaux groupes, expliquent cette mutation. Artisanat à Kartarpur, Pendjab. Villes d'indemnisation. Rémi De Bercegol, Author provided
Beaucoup plus au sud, dans la ville de Tiruchengode, située au Tamil Nadu et approchant les 100 000 habitants, de nombreux habitants vivent grâce à l'industrie du forage, spécialité de la ville.
Villes D Inde Au
La ville a une population d'environ 18. 4 millions d'habitants et c'est la ville la plus peuplée d'Inde. Sa richesse dépasse également celle de toute autre ville indienne car elle abrite le plus grand nombre de millionnaires et de milliardaires indiens.
Les 20 villes les plus peuplées de l'Inde
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dans Population Mis à jour le 3 septembre 2020,
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La plus grande ville de l' Inde est Mumbai, avec une population de 12, 5 millions, suivi de près par Delhi, avec une population de plus de 11 millions d' habitants. Dans l'ensemble, il existe plus de 50 zones urbaines en Inde avec une population de plus d'un million d'habitants. Mumbai (anciennement Bombay) avait une population officielle de 12 478 447 habitants en 2011, bien que sa région métropolitaine soit beaucoup plus vaste et abrite 18 414 288 personnes. Il a plus que doublé de taille au cours des quarante dernières années, même si la croissance a ralenti considérablement dans la dernière décennie. Lors du recensement de 1971, sa population était estimée à 5, 9 millions d'habitants. Les 20 plus belles villes d'Inde - Escale de nuit. Selon les données de 2011, Delhi, la deuxième ville la plus peuplée d'Inde, abritait 11 034 555 habitants. Sa région métropolitaine compte 21 753 486 habitants. La croissance à Delhi est encore plus rapide que celle de Mumbai et il est probable qu'elle dépassera Mumbai pour devenir la plus grande ville de l'Inde d'ici une décennie.