La API de estimadores en Python

Todo modelo en scikit-learn tiene la misma forma: construir, ajustar, predecir.

from sklearn.linear_model import LogisticRegression

X = [[0.5, 1.0], [1.5, 2.0], [2.5, 3.5], [3.0, 4.0]]
y = [0, 0, 1, 1]

modelo = LogisticRegression()
modelo.fit(X, y)

print(modelo.predict([[2.0, 2.5]]))
print(modelo.score(X, y))
print(modelo.coef_.shape, modelo.intercept_)

Cómo funciona

1. fit aprende de X y y, y devuelve el propio estimador.
2. predict mapea filas nuevas a etiquetas; score reporta la exactitud.
3. Ese único contrato es lo que hace intercambiables a los modelos.

Palabras clave y builtins usados aquí

• print

El intento, en números

Líneas

11

Caracteres a escribir

278

Tokens

95

Ritmo de tres estrellas

100 tpm

Al ritmo de tres estrellas de 100 tokens por minuto, este intento toma unos 57 segundos.

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Paso 1 de 3 en La API de estimadores; paso 1 de 25 en Machine learning con scikit-learn.

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