プロジェクトの設定

この章では、Pythonでロジスティック回帰を実行するプロジェクトの設定に関連するプロセスについて詳しく説明します。

Jupyterのインストール

機械学習で最も広く使用されているプラ​​ットフォームの1つであるJupyterを使用します。マシンにJupyterがインストールされていない場合は、ここからダウンロードしてください。インストールについては、彼らのサイトの指示に従ってプラットフォームをインストールできます。サイトが示唆するように、あなたは使用することを好むかもしれませんAnaconda Distributionこれは、Pythonと、科学計算およびデータサイエンスに一般的に使用される多くのPythonパッケージに付属しています。これにより、これらのパッケージを個別にインストールする必要がなくなります。

Jupyterのインストールが正常に完了したら、新しいプロジェクトを開始します。この段階の画面は、コードを受け入れる準備ができた次のようになります。

ここで、プロジェクトの名前をから変更します Untitled1 to “Logistic Regression” タイトル名をクリックして編集します。

まず、コードで必要となるいくつかのPythonパッケージをインポートします。

Pythonパッケージのインポート

この目的のために、コードエディタで次のコードを入力またはカットアンドペーストします-

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

君の Notebook この段階では次のようになります-

をクリックしてコードを実行します Runボタン。エラーが生成されない場合は、Jupyterが正常にインストールされており、残りの開発の準備ができています。

最初の3つのimportステートメントは、プロジェクトのpandas、numpy、およびmatplotlib.pyplotパッケージをインポートします。次の3つのステートメントは、指定されたモジュールをsklearnからインポートします。

次のタスクは、プロジェクトに必要なデータをダウンロードすることです。これについては、次の章で学習します。