['   \n  \n [\'ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿਓਃ \\ਨਿੰਪੋਰਟ ਨੰਪੀ ਨੂੰ ਐੱਨ. ਪੀ. ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ #\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਨੂੰ ਪੀ. ਡੀ. ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਸੀਬੋਰਨ ਨੂੰ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ\\ਨਿੰਪੋਰਟ matplotlib.pyplot ਨੂੰ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ।ਡਾਟਾ ਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ sklearn.linear_model ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਕਰੋ sklearn.model_selection ਤੋਂ ਟ੍ਰੇਨ _ ਟੈਸਟ _ ਸਪਲਿਟ ਨੂੰ ਸਕਲੀਅਰਨ ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਆਯਾਤ ਕਰੋਮੈਟ੍ਰਿਕਸ \\ਨਿੰਪੋਰਟ ਲੌਗਿੰਗ\\ਨਿੰਪੋਰਟ ਸ਼ਾਪ\\n\\ nlogging.basicConfig (ਫਾਈਲ ਨਾਮ =\\\'log_file.log\\\', \\n ਪੱਧਰ = logging.INFO, \\n ਫਾਰਮੈਟ =\\ \'% (ਅਸਕਟਾਈਮ) s:% (ਲੈਵਲਨਾਮ) s:% (ਨਾਮ) s:% (ਸੁਨੇਹਾ) s\\\') \\n\\n #ਲੌਗਰ ਬਣਾਓ, ਲੈਵਲ ਸੈੱਟ ਕਰੋ, ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਹੈਂਡਲਰ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ \\nਪਾਰੇੰਟ _ ਲੌਗਰ =logging.getLogger ("ਪੇਰੈਂਟ")\\nparent_logger.setLevel (logging.DEBUG) \\nਪਾਰੇੰਟ _ ਸ਼ੈਂਡਲਰ =logging.StreamHandler ()\\nparent_logger.addHandler (ਪੇਰੈਂਟ _ ਸ਼ੈਂਡਲਰ) \\n\\ nparent_logger.info (\\\'ਰੀਡਿੰਗ NAME _ 1 ਡੇਟਾਸੇਟ।\\\') \\nNAME _ 1 =datasets.load_NAME_1 () \\ncolumn = NAME _ 1 [\\\'ਫ਼ੀਚਰ _ ਨਾਮ\'] \\nNAME _ 1 = pd.DataFrame (\\n ਡਾਟਾ = np.c_ [NAME _ 1 [\\\'ਡਾਟਾ\'], NAME _ 1 [\\\'ਟੀਚਾ\']], \\n ਕਾਲਮ =ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 [\\\'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ _ ਨਾਮ\'] + [\\\'ਟੀਚਾ\\\'] \\n) \\n ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ = [] \\n\\n for i ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ (ਲੇਨ (ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 [\\\'ਟੀਚਾ\\\'])): \\n ਜੇਕਰ ਐੱਨ. ਏ. ਐੱਮ. ਈ. _ 1 [\\\'ਟੀਚਾ\\\'] [i] = = 0: \\nspecies.append ("ਸੇਟੋਸਾ") \\n ਐਲੀਫ NAME _ 1 [\\\'ਟੀਚਾ\\\'] [i] = = 1: \\n species.append (\\\'ਵਰਸੀਕਲਰ\\\') \\n ਹੋਰਃ \\nspecies.append (\\\'ਵਰਜਿਨਿਕਾ\\\') \\n\\nNAME _ 1 [\\\'ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ\\\'] = ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ \\nsetosa = NAME _ 1 [NAME_1.species = = "ਸੇਟੋਸਾ"] \\nਵਰ੍ਸਿਕਲਰ =ਨਾਮ _ 1 [NAME_1.species = =\\\'ਵਰਸੀਕਲਰ\\\'] \\nਵਿਰਜੀਨੀਕਾ = ਨਾਮ _ 1 [NAME_1.species = =\\\'ਵਰਜੀਨੀਕਾ\\\'] \\n\\ nparent_logger.info (\\\'ਨਾਮ _ 1 ਨੂੰ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟੀਗਤ ਕਰਨਾ।ਡੇਟਾਸੇਟ.\\\') \\nfig, x = plt.subplots ()\\nfig.set_size_inches (13,7)\\nax.scatter (ਸੇਟੋਸਾ [\' ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\\\'], ਸੇਟੋਸਾ [\' ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\\\'],ਲੇਬਲ = "ਸੇਟੋਸਾ", ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਰੰਗ = "ਨੀਲਾ")\\nax.scatter (ਵਰਸੀਕਲਰ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (cm)\\\'], ਵਰਸੀਕਲਰ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (cm)\\\'], ਲੇਬਲ = "ਵਰਸੀਕਲਰ",ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਰੰਗ = "ਹਰਾ")\\nax.scatter (ਵਰਜਿਨਿਕਾ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\\\'], ਵਰਜਿਨਿਕਾ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\\\'], ਲੇਬਲ = "ਵਰਜਿਨਿਕਾ",ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਰੰਗ = "ਲਾਲ")\\nax.set_xlabel ("ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)")\\nax.set_ylabel ("ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)")\\nax.grid ()\\nax.set_title ("NAME _ 1 ਪੱਤੀਆਂ")\\nax.legend () \\n\\nX =NAME_1.drop (\'ਟੀਚਾ\', \'ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ\', ਧੁਰਾ = 1) \\nbg = X.sample (50) \\nX = X.to_numpy () [:, (2,3)] \\ny = NAME _ 1 [\\\'ਟੀਚਾ\'] \\nX _ ਟ੍ਰੇਨ, X _ ਟੈਸਟ, y _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟੈਸਟ =ਟ੍ਰੇਨ _ ਟੈਸਟ _ ਸਪਲਿਟ (X, y, ਟੈਸਟ _ ਸਾਈਜ਼ = 0.5, ਰੈਂਡਮ _ ਸਟੇਟ = 42)\\nparent_logger.info (\\\'ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ\\\') \\nlog _ ریگ =ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ()\\nlog_reg.fit (X _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ) \\ntraining _ prediction = log_reg.predict (X _ ਟ੍ਰੇਨ) \\ntest _ prediction =log_reg.predict (X _ test) \\n\\nਪ੍ਰਿੰਟ ("ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਰੀਕਾਲ, ਉਲਝਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ \\n") \\nਪ੍ਰਿੰਟ (metrics.classification_report (y _ ਟ੍ਰੇਨ,ਸਿਖਲਾਈ _ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਅੰਕ = 3) \\nਪ੍ਰਿੰਟ (metrics.confusion_matrix (y _ ਟ੍ਰੇਨ, ਸਿਖਲਾਈ _ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ)) \\nਪ੍ਰਿੰਟ ("ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, ਉਲਝਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਵਿੱਚ।ਟੈਸਟਿੰਗ\\\\n ") \\nਪ੍ਰਿੰਟ (metrics.classification_report (y _ test, tes \'] ', 'ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਦਿਓਃ ਇੰਪੋਰਟ ਨੰਪੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐੱਨ. ਪੀ. #ਇੰਪੋਰਟ ਪਾਂਡਾ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪੀ. ਡੀ. ਇੰਪੋਰਟ ਸੀਬੋਰਨ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਇੰਪੋਰਟ matplotlib.pyplot ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ matplotlib.pyplot ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਐੱਸ. ਐੱਨ. ਐੱਸ. ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਐੱਸ. ਐੱsklearn.linear_model ਆਯਾਤ ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ ਤੋਂ sklearn.model_selection ਆਯਾਤ ਟ੍ਰੇਨ _ ਟੈਸਟ _ ਸਕਿੱਲਰਨ ਆਯਾਤ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਆਯਾਤ ਤੋਂ ਵੰਡਲੌਗਿੰਗ ਇੰਪੋਰਟ ਸ਼ਾਪ logging.basicConfig (ਫਾਈਲ ਨਾਮ = \'log_file.log\', ਪੱਧਰ = logging.INFO, ਫਾਰਮੈਟ = \'% (ਅਸਕਟਾਈਮ) s:% (ਪੱਧਰ ਨਾਮ) s:% (ਨਾਮ) s:% (ਸੁਨੇਹਾ) s\') #ਲੌਗਰ ਬਣਾਓ, ਪੱਧਰ ਸੈੱਟ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸਟ੍ਰੀਮ ਹੈਂਡਲਰ ਪੇਰੈਂਟ _ ਲੌਗਰ = logging.getLogger ("ਪੇਰੈਂਟ") parent_logger.setLevel (logging.DEBUG) ਪੇਰੈਂਟ _ ਸ਼ੈਂਡਲਰ = ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ।logging.StreamHandler () parent_logger.addHandler (ਪੇਰੈਂਟ _ ਸ਼ੈਂਡਲਰ) parent_logger.info (\'ਰੀਡਿੰਗ ਨਾਮ _ 1 ਡੇਟਾਸੇਟ।\') ਨਾਮ _ 1 = datasets.load_NAME_1 ()ਕਾਲਮ = ਨਾਮ _ 1 [\'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ _ ਨਾਮ\'] ਨਾਮ _ 1 = pd.DataFrame (ਡੇਟਾ = np.c_ [ਨਾਮ _ 1 [\'ਡੇਟਾ\'], ਨਾਮ _ 1 [\'ਟੀਚਾ\'], ਕਾਲਮ = ਨਾਮ _ 1 [\'ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ _ ਨਾਮ\'] + [\'ਟੀਚਾ\'])ਸਪੀਸੀਜ਼ = [] ਰੇਂਜ ਵਿੱਚ i ਲਈ (ਲੇਨ (ਨਾਮ _ 1 [\'ਟੀਚਾ\')): ਜੇਕਰ ਨਾਮ _ 1 [\'ਟੀਚਾ\'] [i] = = 0: species.append (\'ਸੇਟੋਸਾ\') ਐਲੀਫ ਨਾਮ _ 1 [\'ਟੀਚਾ\'] [i] = = 1:species.append (\'ਵਰਸੀਕਲਰ\') ਹੋਰਃ species.append (\'ਵਰਜੀਨੀਕਾ\') ਨਾਮ _ 1 [\'ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ\'] = ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ ਸੇਟੋਸਾ = ਨਾਮ _ 1 [NAME_1.species = = "ਸੇਟੋਸਾ"] ਵਰਸੀਕਲਰ =ਨਾਮ _ 1 [NAME_1.species = = \'ਵਰਸੀਕਲਰ\'] ਵਰਜੀਨੀਕਾ = ਨਾਮ _ 1 [NAME_1.species = = \'ਵਰਜੀਨੀਕਾ\'] parent_logger.info (\'ਨਾਮ _ 1 ਡੇਟਾਸੇਟ ਨੂੰ ਵਿਜ਼ੂਅਲਾਈਜ਼ ਕਰਨਾ।\') ਅੰਜੀਰ, ਧੁਰਾ =plt.subplots () fig.set_size_inches (13,7) ax.scatter (ਸੇਟੋਸਾ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\'], ਸੇਟੋਸਾ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\'], ਲੇਬਲ = "ਸੇਟੋਸਾ", ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਰੰਗ = "ਨੀਲਾ")ax.scatter (ਵਰਸੀਕਲਰ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\'], ਵਰਸੀਕਲਰ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)\'], ਲੇਬਲ = "ਵਰਸੀਕਲਰ", ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਰੰਗ = "ਹਰਾ") ax.scatter (ਵਰਜਿਨਿਕਾ [\'ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ ")(ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ) \'], ਵਰਜਿਨਿਕਾ [\' ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ) \'], ਲੇਬਲ = "ਵਰਜਿਨਿਕਾ", ਚਿਹਰੇ ਦਾ ਰੰਗ = "ਲਾਲ") ax.set_xlabel ("ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)") ax.set_ylabel ("ਪੱਤੀਆਂ ਦੀ ਚੌਡ਼ਾਈ (ਸੈਂਟੀਮੀਟਰ)")ax.grid () ax.set_title ("ਨਾਮ _ 1 ਪੱਤੀਆਂ") ax.legend () X = NAME_1.drop ([\'ਟੀਚਾ\', \'ਪ੍ਰਜਾਤੀਆਂ\'], ਧੁਰਾ = 1) bg = X.sample (50) X = X.to_numpy () [:, (2,3)] y =ਨਾਮ _ 1 [\'ਟੀਚਾ\'] X _ ਟ੍ਰੇਨ, X _ ਟੈਸਟ, y _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟੈਸਟ = ਟ੍ਰੇਨ _ ਟੈਸਟ _ ਸਪਲਿਟ (X, y, ਟੈਸਟ _ ਸਾਈਜ਼ = 0.5, ਰੈਂਡਮ _ ਸਟੇਟ = 42) parent_logger.info (\'ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣਾ\')ਲਾਗ _ ਰੇਗ = ਲੌਜਿਸਟਿਕ ਰਿਗਰੈਸ਼ਨ () log_reg.fit (X _ ਟ੍ਰੇਨ, y _ ਟ੍ਰੇਨ) ਸਿਖਲਾਈ _ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = log_reg.predict (X _ ਟ੍ਰੇਨ) ਟੈਸਟ _ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ = log_reg.predict (X _ ਟੈਸਟ)ਪ੍ਰਿੰਟ ("ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, ਉਲਝਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ \\n") ਪ੍ਰਿੰਟ (metrics.classification_report (y _ ਟ੍ਰੇਨ, ਸਿਖਲਾਈ _ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ, ਅੰਕ = 3))ਪ੍ਰਿੰਟ (metrics.confusion_matrix (y _ ਟ੍ਰੇਨ, ਸਿਖਲਾਈ _ ਭਵਿੱਖਬਾਣੀ)) ਪ੍ਰਿੰਟ ("ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਯਾਦ, ਉਲਝਣ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿੱਚ \\n")ਪ੍ਰਿੰਟ (metrics.classification_report (y _ test, tes) \n ']