Configurando um Projeto

Neste capítulo, vamos entender o processo envolvido na configuração de um projeto para realizar regressão logística em Python, em detalhes.

Instalando Jupyter

Estaremos usando o Jupyter - uma das plataformas mais utilizadas para aprendizado de máquina. Se você não tiver o Jupyter instalado em sua máquina, baixe-o aqui . Para instalação, você pode seguir as instruções em seu site para instalar a plataforma. Como o site sugere, você pode preferir usarAnaconda Distributionque vem junto com o Python e muitos pacotes Python comumente usados ​​para computação científica e ciência de dados. Isso aliviará a necessidade de instalar esses pacotes individualmente.

Após a instalação bem-sucedida do Jupyter, inicie um novo projeto, sua tela neste estágio se pareceria com a seguinte pronta para aceitar seu código.

Agora, mude o nome do projeto de Untitled1 to “Logistic Regression” clicando no nome do título e editando-o.

Primeiro, importaremos vários pacotes Python de que precisaremos em nosso código.

Importando pacotes Python

Para isso, digite ou recorte e cole o seguinte código no editor de código -

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

Seu Notebook deve ser semelhante ao seguinte nesta fase -

Execute o código clicando no Runbotão. Se nenhum erro for gerado, você instalou o Jupyter com sucesso e agora está pronto para o resto do desenvolvimento.

As três primeiras instruções import importam os pacotes pandas, numpy e matplotlib.pyplot em nosso projeto. As próximas três instruções importam os módulos especificados do sklearn.

Nossa próxima tarefa é baixar os dados necessários para nosso projeto. Aprenderemos isso no próximo capítulo.