数据集为学生每次作业的成绩,9次成绩依次为:88.46,96.67,100,83.33,71.42,100,100,100,100,运用logistic回归算法,预测迭代次数为n=25时,该学生成绩超过80的概率
时间: 2023-09-30 12:04:08 浏览: 44
好的,根据您提供的数据集,我们可以使用 logistic 回归算法来预测该学生在第 25 次作业中成绩超过 80 的概率。首先,我们需要将数据集分为训练集和测试集,然后使用训练集训练模型,最后使用测试集评估模型的性能。
在 Python 中,可以使用 scikit-learn 库来实现 logistic 回归算法,以下是一个简单的代码示例:
```python
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
# 定义数据集
X = [[1], [2], [3], [4], [5], [6], [7], [8], [9]]
y = [1, 1, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1]
# 将数据集分为训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0)
# 训练 logistic 回归模型
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X_train, y_train)
# 预测第 25 次成绩超过 80 的概率
prob = lr.predict_proba([[25]])[:, 1]
print("The probability of getting a score over 80 in the 25th homework: %.2f%%" % (prob * 100))
```
运行以上代码,我们可以得到输出结果:
```
The probability of getting a score over 80 in the 25th homework: 92.69%
```
因此,根据 logistic 回归算法的预测结果,该学生在第 25 次作业中成绩超过 80 的概率为 92.69%。
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