名称“classification_model”未定义

Question

我正在尝试在 Python 3.5 中建模，并遵循可在 此处 找到的示例。

我已经从 sklearn 导入了所有必需的库。

但是我收到以下错误。

代码：

   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
  from sklearn.cross_validation import KFold   #For K-fold cross validation
  from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
  from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz
  from sklearn import metrics

 outcome_var = 'Loan_Status'
 model = LogisticRegression()
 predictor_var = ['Credit_History']
 classification_model(model, loan,predictor_var,outcome_var)

当我运行上面的代码时，出现以下错误： NameError: name ‘classification_model’ is not defined

我不确定如何解决这个问题，因为我尝试导入 sklearn 和所有子库。

PS 我是 Python 的新手，因此我正在尝试找出基本步骤

原文由 user6402628 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议

Answer 1

根据确切的细节，这可能不是你想要的，但我从来没有遇到过问题

 import sklearn.linear_model as sk

 logreg = sk.LogisticRegressionCV()
 logreg.fit(predictor_var,outcome_var)

这意味着您必须明确地将训练集和测试集分开，但要适合训练集（我代码最后一行中的过程），然后您可以使用文档 [1] 中详述的方法。

例如，使用 .score 方法计算出你在看不见的数据上得到的分数（我答对了多少）

[1] http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegressionCV.html

原文由 draco_alpine 发布，翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许可协议

Answer 2

from sklearn.metrics import classification_report

原文由 Jobin Tensing T 发布，翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议