지도 학습] 분류 - LogisticRegression

분류 - LogisticRegression

 

1. 라이브러리 불러오기

import pandas as 

impot numpy as np

import maplotlib.pyplot as plt

import seaborn as sns

 

2. 데이터 불러오기

data = pd.read_csv('데이터.csv')

 

3. 학습용 평가용 데이터

from sklearn.model_selectoin import train_test_split

x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(x, y, test_size = 0.3, random_state=2023)

 

4. 모델링

# 1단계 : 불러오기

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

from sklearn.metrics import confision_matrix, classification_report

# 2단계: 선언하기

model = LogisticRegression()

# 3단계 : 학습하기

model.fit(x_train, y_train)

 

학습 되었을 떄 출력

# 4단계 : 예측하기

y_pred = model.predict(x_test)

# 5단계 평가하기

print(confusion_maxtrix(y_test, y_pred))

print(classification_report(y_test, y_pred))

평가 데이터 출력 모습

 

필기

수업시간 필기 1

 

필기 2

수업시간 필기 2