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下面是一个用代码建立一元逻辑回归模型的场景,用于研究在网时长和是否流失的联系。 代码: 一元逻辑回归模型的结果如下图: 回答下列问题。 下面是使用python的statsmodels进行逻辑回归的部分代码,目的是什么?
A. 在训练集和测试集上拟合一个新的逻辑回归模型
B. 在测试集上计算逻辑回归模型的精确度
C. 在训练集和测试集上使用逻辑回归模型进行预测
D. 在训练集和测试集上重新训练lg_m模型,并评估其性能
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在训练集和测试集上使用逻辑回归模型进行预测

正确答案是:C:在训练集和测试集上使用逻辑回归模型进行预测

分析:
1. 代码的主要目的是使用已经训练好的逻辑回归模型 `lg_m` 在训练集和测试集上进行预测。
2. `lg_m.predict(X_train)` 和 `lg_m.predict(X_test)` 分别是在训练集 `X_train` 和测试集 `X_test` 上进行预测,得到预测的概率值。
3. 这些预测值可以进一步用于评估模型的性能,比如计算精确度、召回率、F1分数等指标,但这些操作并不在给出的代码片段中。

因此,选项 C 是最符合代码片段目的的答案。