로지스틱회귀1 머신 러닝 로지스틱 회귀(Logistic Regrssion)#3 - 로지스틱 회귀 구현하기, 와인 종류 예측하기 구현 from sklearn.datasets import load_iris import pandas iris_data = load_iris() print(iris_data.DESCR) - sepal length in cm - sepal width in cm - petal length in cm - petal width in cm - class: - Iris-Setosa - Iris-Versicolour - Iris-Virginica 데이터가 넓이, 높이 등등 있고 목표 변수가 꽃의 종류이다! 그리고 150개 중 Setosa 50개 Versicolour 50개 50개 있다. X = pd.DataFrame(iris_data.data, columns=iris_data.feature_names) X sepal len.. 2021. 2. 9. 이전 1 다음 728x90 반응형