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我不断收到错误消息:未为以下内容定义 logm。关于为什么这不起作用的任何想法?我是否导入了不正确的模块?

import re
import pandas as pd
beer = pd.read_csv('http://www-958.ibm.com/software/analytics/manyeyes/datasets/af-er-beer-dataset/versions/1.txt', delimiter="\t")
beer = beer.dropna()
def good(x):
  if x > 4.3:
  return 1
  else:
  return 0
beer['Good'] = beer['WR'].apply(good)

以上效果很好。如果我尝试运行以下命令,我会发现错误:

input = beer[ ['Reviews', 'ABV'] ].values
good = beer['Good'].values
logm.fit(input, good)
logm.predict(input)
logm.score(input, good)

input = beer[ ['Ale', 'Stout', 'IPA', 'Lager'] ].values
y = beer['Good'].values

logm.fit(input, y)
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1 回答 1

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您正在尝试使用 scikit-learn 的逻辑回归。您缺少以下内容:

from sklearn import linear_model
logm = linear_model.LogisticRegression()
于 2015-11-28T02:50:15.693 回答