 דזשענערייט אַ קלאַססיפיער אַז אַקיעראַטלי פּרידיקס צי אַ געגעבן הויז איז טייַער אָדער נישט באזירט אויף אַרייַנשרייַב פֿעיִקייטן.
צו דזשענערייט אַ קלאַססיפיער, מיר דאַרפֿן צו וויסן די קלאַסאַפאַקיישאַן לאַבעלס צו פאָרויסזאָגן - דאָ, צי אַ הויז איז טייַער אָדער נישט. צו טאָן דאָס, מיר דאַרפֿן טריינינג דאַטן מיט לאַבעלס וואָס ינדיקייץ וואָס הייזער אין די מוסטער דאַטאַסעט זענען טייַער און וואָס זענען נישט. אַמאָל מיר האָבן דאָס, מיר קענען באַן אַ קלאַססיפיער ניצן פאַרשידן מאַשין לערנען אַלגערידאַמז אַזאַ ווי לאָגיסטיק ראַגרעשאַן, באַשלוס בוים אָדער שטיצן וועקטאָר מאַשין. די אַרייַנשרייַב דאַטן זאָל זיין פּרעפּראָסעססעד איידער זיי זענען פאסטעכער אין די קלאַססיפיער. די פּרעפּראָסעססינג סטעפּס קען אַרייַננעמען קאַנווערטינג קאַטאַגאָריקאַל דאַטן אין נומעריקאַל וואַלועס, סקיילינג אָדער נאָרמאַלייזינג די נומעריקאַל דאַטן, האַנדלינג פעלנדיק וואַלועס, צווישן אנדערע סטעפּס. פֿאַר בייַשפּיל, לאָמיר רעכן מיר האָבן טריינינג לאַבעלס וואָס ינדיקייץ אַז די ערשטער צוויי הייזער אין די אַרייַנשרייַב דאַטן זענען נישט טייַער, און די לעצטע צוויי הייזער זענען טייַער. ונטער איז אַ מעגלעך ימפּלאַמענטיישאַן פון אַ קלאַססיפיער ניצן די לאָגיסטיק ראַגרעשאַן אַלגערידאַם אין פּיטהאָן מיט די scikit-לערן ביבליאָטעק: ``` פֿון sklearn.linear_model אַרייַנפיר LogisticRegression # ינפּוט דאַטן X = [[3, 2, 2000], [3, 2, 4000], [4, 3, 2500], [4, 4, 5500]] # קלאַסאַפאַקיישאַן לאַבעלס (0 פֿאַר נישט טייַער, 1 פֿאַר טייַער) י = [0, 0, 1, 1] # פּאַסיק פֿאַר די מאָדעל קלף = לאָגיסטיק רעגרעססיאָן (solver='liblinear').fit(X, y) # מאכן פֿאָרויסזאָגן ניצן די פיטאַד מאָדעל פֿאָרויסזאָגן = clf.predict(X) ``` נאָך טריינינג די קלאַסאַפאַקיישאַן מאָדעל אויף די אַרייַנשרייַב דאַטן, עס קענען זיין געניצט צו פאָרויסזאָגן צי נייַ הייזער זענען טייַער אָדער נישט באזירט אויף די נומער פון בעדרומז, באַטרומז און קוואַדראַט פוטידזש. דאָס איז בלויז איין מעגלעך ימפּלאַמענטיישאַן, און די אַקיעראַסי פון די קלאַססיפיער וועט אָפענגען אויף די קוואַליטעט און קוואַנטיטי פון די בנימצא טריינינג דאַטן.