ЛММО. 9/24.7/11.4/7.Задача 1

Выведите на экран оценки принадлежности к классу 1 для нескольких заранее выбранных объектов из данных по автокредитованию агентства «Стонкс».

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

df = pd.read_csv('car_loan.csv')

# создание константы RANDOM_STATE
RANDOM_STATE = 42

# Возьмём по k объектов разных классов из данных
k = 5
df = pd.concat([
    df.query('default == 0').sample(k),
    df.query('default == 1').sample(k)
])

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

# разбиваем данные на тренировочные и тестовые
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(
    X, 
    y,
    random_state=RANDOM_STATE
)

clf = LogisticRegression()

clf = clf.fit(X_train, y_train)

# получаем прогнозные метки классов
y_proba = clf.predict_proba(X) # ваш код здесь
print(y_proba[:, 1])
# выбираем оценки только для класса "1"
df['default_proba_1'] = y_proba[:, 1] # ваш код здесь

# выводим признаки и оценки принадлежности к классам
print(df)