Как структурировать этот набор данных для полиномиальной логистики c регрессии

Question

У меня есть набор данных, подобный показанному на картинке. Мне нужно применить Logisti c Regression к этому набору данных и попытаться предсказать правильный результат R. Проблема в том, что R может принимать 3 разных значения, как вы можете видеть на рисунке (W, L, D). Как я могу структурировать его для работы с регрессией logisti c? Я использую python и sklearn logisti c регрессия.

Answer 1

Создайте фрейм данных или numpy ndarray с A, M, D, H, скажем, как x_train, а затем R в другой ndarrary, назовите его как y_train, теперь вы можете использовать ниже

LogisticRegression(multi_class='multinomial',solver ='newton-cg').fit(x_train,y_train)

Но в зависимости от фактического вам может потребоваться выполнить некоторую стандартизацию / преобразование, прежде чем вы вписываетесь в модель, вы также можете обратиться к этому объяснению об использовании набора данных радужной оболочки.