Intermédiaire

Classification (K-NN, Logistic Regression)

La classification sert à prédire une catégorie (ex: Spam ou Non-Spam, Chat ou Chien). Nous verrons la Régression Logistique et les K-Plus Proches Voisins (KNN).

Exemples de Code

Régression Logistique

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score

clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train, y_train)

y_pred = clf.predict(X_test)
print("Accuracy:", accuracy_score(y_test, y_pred))

💪 À vous de jouer !

  • Utilisez le dataset Iris.
  • Entraînez un modèle KNN (`KNeighborsClassifier`) pour prédire l'espèce d'iris.
  • Calculez la précision de votre modèle sur le jeu de test.
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