Teoriyalıq bólim Logistikalıq regressiyaǵa kirisiw

Python progmmalastırıw tilinde ámelge asırıw
Endi biz Python-da bınamial logistikalıq regressiyanıń joqarıdaǵı kontseptsiyasın ámelge asıramız. Sol maqsette biz " iris" atlı kóp ózgeriwshen guller kompleksinen paydalanmaqtamız, olardıń hár biri 50 dana mısaldan ibarat 3 klasqa iye, biraq biz dáslepki eki ayrıqshalıq ústininen paydalanamız. Hár bir klass iris guliniń bir túrin ańlatadı.

Birinshiden, biz kerekli kitapxanalardı tómendegishe import etiwimiz kerek –

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn import datasets
Keyin, iris maǵlıwmatlar kompleksin tómendegishe júkleń –
iris = datasets.load_iris()
X = iris.data[:, :2]
y = (iris.target != 0) * 1
Biz oqıw maǵlıwmatların tómendegishe dúziwimiz múmkin –
plt.figure(figsize=(6, 6))
plt.scatter(X[y == 0][:, 0], X[y == 0][:, 1], color='g', label='0')
plt.scatter(X[y == 1][:, 0], X[y == 1][:, 1], color='y', label='1')
plt.legend();