使用Scikit-learn自带的逻辑回归算法解决“marks. csv”中根据两门入学考试成绩预测是否被学校录取的问题。 marks_df = pd.read_csv(“marks. csv”) 性能指标: from sklearn.metrics import accuracy_score accuracy_score(y_true, y_pred)
时间: 2024-02-24 21:59:34 浏览: 29
好的,这是一个关于使用 Scikit-learn 自带的逻辑回归算法解决“marks.csv”中根据两门入学考试成绩预测是否被学校录取的问题的问题。首先,需要导入 pandas 和 Scikit-learn 库,并读取数据集:
``` python
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
marks_df = pd.read_csv("marks.csv")
```
然后,需要将数据集拆分为特征和标签。在这种情况下,特征是两门入学考试的成绩,标签是是否被学校录取。
``` python
X = marks_df[["exam1", "exam2"]]
y = marks_df["admitted"]
```
现在,可以创建一个逻辑回归分类器并将其拟合到数据上:
``` python
lr_classifier = LogisticRegression()
lr_classifier.fit(X, y)
```
在分类器拟合数据后,可以使用训练集中的数据来进行预测,并使用 accuracy_score 函数计算分类器的准确性:
``` python
y_pred = lr_classifier.predict(X)
accuracy = accuracy_score(y, y_pred)
print("Accuracy: ", accuracy)
```
这将输出分类器的准确性分数。
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