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python - 如何用测试数据集预测y值?

转载 作者:太空宇宙 更新时间:2023-11-03 21:38:45 25 4
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我已经使用下面的训练数据集成功构建了逻辑回归模型。

X = train.drop('y', axis=1)
y = train['y']

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y,
test_size=0.5)

scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)

X_train = scaler.transform(X_train)
X_test = scaler.transform(X_test)

logreg1 = LogisticRegression()
logreg1.fit(X_train, y_train)

score = logreg1.score(X_test, y_test)
cvs = cross_val_score(logreg1, X_test, y_test, cv=5).mean()

我的问题是我想引入测试数据集来预测未知的 y 值。在测试数据中没有 y 列。如何使用单独的测试数据集预测 y 值?

最佳答案

使用预测():

y_pred = logreg1.predict(X_test)
score = logreg1.score(X_test, y_pred)
print(y_pred) // see the predictions

关于python - 如何用测试数据集预测y值?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/53055247/

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