喜欢吃马蹄糕 2024-10-13 21:26 采纳率: 0%
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有没有人会这个东西的

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
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    以下回复引自免费微信小程序:皆我百晓生。 如问题解决,还请采纳。如仍有疑问,请回复留言或私信博主,以便获得更精准的帮助。

    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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