ロジスティック回帰の概要とpythonでの実装

コメント（3件）

hoge より:
2022年8月16日 6:38 PM
この記事を参考にロジスティックス回帰をやってみました。とても参考になったのですが、ところどころ足りていないコード等があったので修正のお願いをしたいと思います。
まず、ライブラリ関係について
“`
import numpy as np
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.metrics import roc_curve, auc
“`
また、次のコードについて
“`
# X = df.drop(‘cancer’,axis=1)のXはX_scaledだと思いますので
X_scaled = df.drop(‘cancer’,axis=1)
“`
以上です。
返信
- ottantacinque より:
  2022年8月27日 1:58 PM
  ご指摘ありがとうございます。
  内容修正しました。
  X = df.drop(‘cancer’,axis=1)のXはX_scaledだと思いますので
  X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X_scaled, y, test_size = 0.5, random_state = 0)
  ↑こちらの”X_scaled”が間違っていました。のでそちらを修正しました。
  “
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ラビット・チャレンジ機械学習レポート│データ分析とケモインフォより:
2023年9月19日 11:09 AM
[…] ロジスティック回帰の概要とpythonでの実装 […]
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