Как создать некоторые входные данные для регрессионной модели - PullRequest
0 голосов
/ 16 декабря 2018

У меня есть модель регрессии или классификации.Следующим шагом будет, когда у меня появятся новые данные, которые я хочу проверить, было бы здорово иметь поле ввода, в которое я просто помещаю свои данные, а затем вижу результат.

Пока это моя модель:

import pandas as pd
df = pd.read_csv("iris.csv")
df = df.drop('Id', 1)

from sklearn.model_selection import train_test_split

X = df.drop("diagnosis", axis = 1).values
y = df["diagnosis"].values

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, random_state = 0,   test_size = 0.25)

from sklearn.preprocessing import StandardScaler
scaler = StandardScaler()
scaler.fit(X_train)

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

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

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

print(model.score(X_test, y_test))

y_predicted = model.predict(X_test)

Так что в этом случае из-за набора данных мне нужно 4 входа, чтобы получить результат, что это за ирисовая диафрагма.

Заранее спасибо, Питер

Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.
...