LogisticRegression: fit, predict и classes_
Содержание курса
Первая метка задержки
Служба доставки накопила сведения об отправлениях: расстояние, вес и метку 0/1, показывающую, задержалась ли посылка. Постройте первый классификатор, который даст метку задержки для каждой записи отложенной части данных. Это конкретный ответ модели о доставке, а не вероятность или оценка её качества.
В коде уже есть deliveries с числовыми столбцами distance_km, weight_kg и целевым delayed. Подготовьте признаки X без целевого столбца и метки y. Для воспроизводимости используйте совместное разделение X и y с test_size=0.25, random_state=11 и stratify=y.
Результат должен содержать X_train, X_test, y_train, y_test; обученный только на тренировочной части clf типа LogisticRegression(max_iter=1000); known_classes — известные модели классы; predicted_labels — её метки в порядке строк X_test. Ввод через stdin и вывод через print не нужны.
О данных в ответах
Используйте учебные данные. Не вставляйте пароли, токены, ключи доступа, паспортные и банковские данные, а также персональные данные других людей. Политика обработки данных.
Как проверяется решение
Проверяются функции и их результаты. Собственный запуск выполняет ваш код без авторских тестов. Интерактивный запуск не влияет на оценку. Лимит сессии — 5 минут, процессорного времени — 10 секунд.
Отправьте решение, чтобы увидеть результаты тестов.