颜色分类leetcode dsc logistic regression model comparisons lab

颜色分类leetcode Logistic回归模型比较-实验室介绍

在本实验中，您将进一步研究如何调整逻辑回归实现以及scikit-learn的实现，以生成更好的模型。

目标

将不同的输入与逻辑回归模型进行比较并确定最佳模型。在之前的实验中，您能够将自己的逻辑回归模型实现的输出与scikit-learn的输出进行比较。但是，该模型不包括拦截或任何正则化。在此调查实验室中，您将分析这两个调整参数的影响。

导入数据

与之前的实验一样，导入存储在'heart.csv'的数据集：

# Import the data

df = None

# Print the first five rows of the data

拆分数据

与之前的实验一样定义X和y。这一次，遵循最佳实践并实施标准的训练测试拆分，将25%分配给测试集并将random_state设置为17。

# Define X and y

y = None

X = None

# Split the data into training and test sets

X_train, X_test, y = ...