다음 그림은 digits 데이터셋을 시각화한 출력 결과입니다.
▲ 그림 3-20 로지스틱 회귀 예제 데이터
훈련과 검증 데이터셋으로 분리한 후 분리된 데이터를 사용하여 모델을 훈련시킵니다.
코드 3-18 훈련과 검증 데이터셋 분리 및 로지스틱 회귀 모델 생성
from sklearn.model_selection import train_test_split
x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target,
test_size=0.25, random_state=0)
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
logisticRegr = LogisticRegression() ------ 로지스틱 회귀 모델의 인스턴스 생성
logisticRegr.fit(x_train, y_train) ------ 모델 훈련
코드를 실행하면 다음과 같이 출력됩니다.
LogisticRegression()