对葡萄牙高中数学成绩数据进行逻辑分析,其中响应变量G3为成绩,特征向量包含学生、学校以及父母的一系列变量
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- 专家-司宇[在线] 2024-10-13 21:26关注
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在PYTHON中,我们可以使用SCIKIT-LEARN库中的逻辑回归模型来进行数据预测。以下是一个简单的示例:
IMPORT PANDAS AS PD FROM SKLEARN.MODEL_SELECTION IMPORT TRAIN_TEST_SPLIT FROM SKLEARN.LINEAR_MODEL IMPORT LOGISTICREGRESSION FROM SKLEARN.METRICS IMPORT ACCURACY_SCORE # 加载数据 DATA = PD.READ_CSV('PCT_DATA.CSV') # 数据预处理 X = DATA.DROP('G3', AXIS=1) Y = DATA['G3'] # 划分训练集和测试集 X_TRAIN, X_TEST, Y_TRAIN, Y_TEST = TRAIN_TEST_SPLIT(X, Y, TEST_SIZE=0.2, RANDOM_STATE=42) # 创建LOGISTIC REGRESSION模型 MODEL = LOGISTICREGRESSION() # 训练模型 MODEL.FIT(X_TRAIN, Y_TRAIN) # 预测 Y_PRED = MODEL.PREDICT(X_TEST) # 评估模型性能 ACCURACY = ACCURACY_SCORE(Y_TEST, Y_PRED) PRINT("ACCURACY:", ACCURACY)
在这个例子中,我们首先加载了葡萄牙高中数学成绩的数据,并将其划分为训练集和测试集。然后,我们创建了一个LOGISTIC REGRESSION模型,并使用训练数据进行了训练。最后,我们使用测试数据来评估模型的性能。
请注意,这只是一个基本的例子。在实际应用中,你可能需要调整参数(例如正则化参数)、交叉验证、调用其他统计学方法等,以获得更好的结果。
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