Menyiapkan Proyek
Dalam bab ini, kita akan memahami proses yang terlibat dalam menyiapkan proyek untuk melakukan regresi logistik dengan Python, secara detail.
Menginstal Jupyter
Kami akan menggunakan Jupyter - salah satu platform yang paling banyak digunakan untuk pembelajaran mesin. Jika Anda belum menginstal Jupyter di mesin Anda, unduh dari sini . Untuk penginstalan, Anda dapat mengikuti petunjuk di situs mereka untuk menginstal platform. Seperti yang disarankan situs, Anda mungkin lebih suka menggunakanAnaconda Distributionyang disertakan dengan Python dan banyak paket Python yang umum digunakan untuk komputasi ilmiah dan ilmu data. Ini akan mengurangi kebutuhan untuk menginstal paket-paket ini satu per satu.
Setelah instalasi Jupyter berhasil, mulai proyek baru, layar Anda pada tahap ini akan terlihat seperti berikut siap menerima kode Anda.
Sekarang, ubah nama proyek dari Untitled1 to “Logistic Regression” dengan mengklik nama judul dan mengeditnya.
Pertama, kami akan mengimpor beberapa paket Python yang kami perlukan dalam kode kami.
Mengimpor Paket Python
Untuk tujuan ini, ketik atau potong dan tempel kode berikut di editor kode -
In [1]: # import statements
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import preprocessing
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.model_selection import train_test_split
Anda Notebook akan terlihat seperti berikut pada tahap ini -
Jalankan kode dengan mengklik Runtombol. Jika tidak ada error yang dibuat, Anda telah berhasil menginstal Jupyter dan sekarang siap untuk pengembangan lainnya.
Tiga pernyataan import pertama mengimpor paket pandas, numpy dan matplotlib.pyplot dalam proyek kita. Tiga pernyataan berikutnya mengimpor modul yang ditentukan dari sklearn.
Tugas kita selanjutnya adalah mengunduh data yang diperlukan untuk proyek kita. Kita akan mempelajari ini di bab selanjutnya.