name＆＃39; classification_model＆＃39;没有定义

Question

我试图在Python 3.5中进行建模，并且遵循可以在here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，我收到以下错误：       NameError：name＆＃39; classification_model＆＃39;未定义

当我尝试导入sklearn和所有子库时，我不确定如何解决这个问题。

P.S。我是Python的新手，因此我试图找出基本步骤

Answer 1

此代码似乎来自this tutorial。

问题与错误描述的完全一致。 classification_model目前尚未定义。您需要先自己创建此功能，然后才能调用它。查看该教程的this部分，以便了解它是如何定义的。祝你好运！

Answer 2

根据具体细节，这可能不是您想要的，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分离您的训练和测试集，但是适合训练集（我的代码的最后一行中的过程），您可以使用文档[1]中详述的方法。

例如找出哪些分数（我得到了多少分数）你用.score方法获得看不见的数据

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

Answer 3

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