Блог

Я не знаю, что делать дальше, я пытался много раз, но мой учитель хочет, чтобы я сделал 10 моделей.

  import pandas as pd
from numpy import reshape
from sklearn import metrics

train = pd.read_csv('fashion_train.csv',header =None)
print(train.head())
label = train[0]

test = pd.read_csv('fashion_test.csv',header = None)
print(test.head())
labelT = test[0]
print(labelT)
X_train = train.iloc[:, 1:]

print(X_train)

y_train = train.iloc[:, 0]
print(y_train)

X_test = test.iloc[:, 1:]
y_test = test.iloc[:, 0]

from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  

Итак, что вам нужно сделать сейчас, так это обучить вашу модель. Поэтому просто добавьте следующие строки в свой код.

 model = LogisticRegression()
model.fit(X_train, y_train)
prediction = model.predict(X_test)
  

Теперь вы можете использовать любой калькулятор точности. Например:

 score = sklearn.metrics.classification_report(y_test, prediction)
print(score)
  

также я предлагаю изменить импорт на import sklearn