Logistic-regression-in-python-setting-up-project

プロジェクトのセットアップ

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セットアップに関連するプロセスを詳細に理解します。

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、https://jupyter.org [こちら]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、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。 このサイトが示唆するように、科学計算とデータサイエンスのためにPythonおよび多くの一般的に使用されるPythonパッケージに付属している Anaconda Distribution を使用することを好むかもしれません。 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性が軽減されます。

Jupyterが正常にインストールされた後、新しいプロジェクトを開始すると、この段階の画面は次のようになり、コードを受け入れる準備ができています。

ジュピター

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

最初に、コードに必要ないくつかの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

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あなたの*ノート*は、この段階で次のように見えるはずです-

ノートブック

[実行]ボタンをクリックしてコードを実行します。 エラーが生成されない場合、Jupyterが正常にインストールされ、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、sklearnから指定されたモジュールをインポートします。

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。