ЛММО. 9/24.7/11.3/7.Задача 2

Создайте модель бинарной классификации с помощью LogisticRegression. Обучите её и получите прогнозные значения. Оцените качество модели по метрике accuracy.

import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score
from sklearn.model_selection import train_test_split

# создание константы RANDOM_STATE
RANDOM_STATE = 42

# читаем данные
df = pd.read_csv('car_loan.csv')

# разбиваем признаки на входные и целевой
X = df.drop(columns=['default'])
y = df['default']

# разбиваем данные на тренировочную и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, 
    y, 
    random_state=RANDOM_STATE
)

# создаём объект для работы с моделью
clf = LogisticRegression() # ваш код здесь

# обучаем модель на данных
clf = clf.fit(X_train, y_train) # ваш код здесь

# получаем прогнозные метки классов
y_pred = clf.predict(X_test)

# проводим оценку точности
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(acc)