LogisticRegression fit và predict
Huấn luyện classifier đầu tiên bằng thư viện và dùng nó để dự đoán nhãn mới.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: classification labels, train/test split, feature matrix.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Huấn luyện classifier đầu tiên bằng thư viện và dùng nó để dự đoán nhãn mới.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 350 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện sklearn.linear_model.LogisticRegression trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit LogisticRegression binary với solver liblinear, random_state=42, rồi trả classes và predict cho new_X.
def fit_logistic_binary(X, y, new_X):Input
X/y classification nhị phân và ma trận new_X cùng số feature.
Output
Dictionary classes và predictions.
Ràng buộc
Không tính sigmoid bằng tay; dùng fit và predict của model.
Ví dụ
Giải thích
Các điểm âm thuộc lớp 0, điểm dương thuộc lớp 1; query -3 và 3 phải ra hai lớp tương ứng.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.