{"id":1152,"date":"2023-07-27T11:31:28","date_gmt":"2023-07-27T11:31:28","guid":{"rendered":"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/"},"modified":"2023-07-27T11:31:28","modified_gmt":"2023-07-27T11:31:28","slug":"%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/","title":{"rendered":"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c)"},"content":{"rendered":"<p><\/p>\n<hr>\n<p><span style=\"color: #000000;\"><a href=\"https:\/\/statorials.org\/uk\/\u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430-\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f-1\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u041b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f<\/a> \u2013 \u0446\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0456\u0434\u0433\u043e\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457, \u043a\u043e\u043b\u0438 <a href=\"https:\/\/statorials.org\/uk\/\u0437\u043c\u0456\u043d\u043d\u0456-\u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0432\u0430\u043b\u044c\u043d\u0456-\u0432\u0456\u0434\u043f\u043e\u0432\u0456\u0434\u0456\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0437\u043c\u0456\u043d\u043d\u0430 \u0432\u0456\u0434\u043f\u043e\u0432\u0456\u0434\u0456<\/a> \u0454 \u0434\u0432\u0456\u0439\u043a\u043e\u0432\u043e\u044e.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u0432\u0456\u0434\u043e\u043c\u0438\u0439 \u044f\u043a <em>\u043e\u0446\u0456\u043d\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0457 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u0456\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456,<\/em> \u0449\u043e\u0431 \u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0456\u0432\u043d\u044f\u043d\u043d\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0457 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\"><strong>log[p(X) \/ ( <sub>1<\/sub> -p(X))] = \u03b2 <sub>0<\/sub> + \u03b2 <sub>1<\/sub> X <sub>1<\/sub> + \u03b2 <sub>2<\/sub> X <sub>2<\/sub> + \u2026 + \u03b2 <sub>p<\/sub><\/strong><\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0437\u043e\u043b\u043e\u0442\u043e:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>X <sub>j<\/sub><\/strong> : j- <sup>\u0442\u0430<\/sup> \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u043d\u0430 \u0437\u043c\u0456\u043d\u043d\u0430<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u03b2 <sub>j<\/sub><\/strong> : \u043e\u0446\u0456\u043d\u043a\u0430 \u043a\u043e\u0435\u0444\u0456\u0446\u0456\u0454\u043d\u0442\u0430 \u0434\u043b\u044f j <sup>-\u0457<\/sup> \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0437\u043c\u0456\u043d\u043d\u043e\u0457<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0424\u043e\u0440\u043c\u0443\u043b\u0430 \u0432 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0456\u0439 \u0447\u0430\u0441\u0442\u0438\u043d\u0456 \u0440\u0456\u0432\u043d\u044f\u043d\u043d\u044f \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0431\u0430\u0447\u0430\u0454 <strong>\u043b\u043e\u0433\u0430\u0440\u0438\u0444\u043c\u0456\u0447\u043d\u0456 \u0448\u0430\u043d\u0441\u0438<\/strong> \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0449\u043e \u0437\u043c\u0456\u043d\u043d\u0430 \u0432\u0456\u0434\u043f\u043e\u0432\u0456\u0434\u0456 \u043d\u0430\u0431\u0435\u0440\u0435 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044f 1.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041e\u0442\u0436\u0435, \u043a\u043e\u043b\u0438 \u043c\u0438 \u043f\u0456\u0434\u0431\u0438\u0440\u0430\u0454\u043c\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457, \u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043d\u0430\u0441\u0442\u0443\u043f\u043d\u0435 \u0440\u0456\u0432\u043d\u044f\u043d\u043d\u044f \u0434\u043b\u044f \u043e\u0431\u0447\u0438\u0441\u043b\u0435\u043d\u043d\u044f \u0439\u043c\u043e\u0432\u0456\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456 \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0449\u043e \u0434\u0430\u043d\u0435 \u0441\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u043d\u0430\u0431\u0443\u0432\u0430\u0454 \u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u044f 1:<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">p(X) = e <sup>\u03b2 <sub>0<\/sub> + <sub>\u03b2<\/sub> <sub>1<\/sub> <sub>X<\/sub> <sub>1<\/sub> <sub>+<\/sub> <sub>\u03b2<\/sub><\/sup> <sup><sub>2<\/sub> <sub>X<\/sub> <sub>2<\/sub> <sub>+<\/sub> <sub>\u2026<\/sub> <sub>+<\/sub> <sub>\u03b2<\/sub><\/sup> p<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041f\u043e\u0442\u0456\u043c \u043c\u0438 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454\u043c\u043e \u043f\u0435\u0432\u043d\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0440\u0456\u0433 \u0439\u043c\u043e\u0432\u0456\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456, \u0449\u043e\u0431 \u043a\u043b\u0430\u0441\u0438\u0444\u0456\u043a\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u0441\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u044f\u043a 1 \u0430\u0431\u043e 0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041d\u0430\u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434, \u043c\u043e\u0436\u043d\u0430 \u0441\u043a\u0430\u0437\u0430\u0442\u0438, \u0449\u043e \u0441\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u0437 \u0456\u043c\u043e\u0432\u0456\u0440\u043d\u0456\u0441\u0442\u044e, \u0431\u0456\u043b\u044c\u0448\u043e\u044e \u0430\u0431\u043e \u0440\u0456\u0432\u043d\u043e\u044e 0,5, \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0438\u0444\u0456\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u0456 \u044f\u043a \u00ab1\u00bb, \u0430 \u0432\u0441\u0456 \u0456\u043d\u0448\u0456 \u0441\u043f\u043e\u0441\u0442\u0435\u0440\u0435\u0436\u0435\u043d\u043d\u044f \u0431\u0443\u0434\u0443\u0442\u044c \u043a\u043b\u0430\u0441\u0438\u0444\u0456\u043a\u043e\u0432\u0430\u043d\u0456 \u044f\u043a \u00ab0\u00bb.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043d\u0430\u0434\u0430\u0454 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434 \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u043d\u043d\u044f \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457 \u0432 R.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u041a\u0440\u043e\u043a 1. \u0406\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0443\u0439\u0442\u0435 \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u0456\u0434\u043d\u0456 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0438<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0421\u043f\u043e\u0447\u0430\u0442\u043a\u0443 \u043c\u0438 \u0456\u043c\u043f\u043e\u0440\u0442\u0443\u0454\u043c\u043e \u043d\u0435\u043e\u0431\u0445\u0456\u0434\u043d\u0456 \u043f\u0430\u043a\u0435\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u043d\u043d\u044f \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457 \u0432 Python:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008000;\">import<\/span> pandas <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> pd\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> numpy <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> np\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">model_selection<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> train_test_split\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn. <span style=\"color: #3366ff;\">linear_model<\/span> <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> LogisticRegression\n<span style=\"color: #008000;\">from<\/span> sklearn <span style=\"color: #008000;\">import<\/span> metrics\n<span style=\"color: #008000;\">import<\/span> matplotlib. <span style=\"color: #3366ff;\">pyplot<\/span> <span style=\"color: #008000;\">as<\/span> plt\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u041a\u0440\u043e\u043a 2. \u0417\u0430\u0432\u0430\u043d\u0442\u0430\u0436\u0442\u0435 \u0434\u0430\u043d\u0456<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0414\u043b\u044f \u0446\u044c\u043e\u0433\u043e \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u0443 \u043c\u0438 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0454\u043c\u043e \u043d\u0430\u0431\u0456\u0440 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445 <strong>\u0437\u0430 \u0437\u0430\u043c\u043e\u0432\u0447\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c<\/strong> \u0456\u0437 <a href=\"https:\/\/www.ime.unicamp.br\/~dias\/Intoduction%20to%20Statistical%20Learning.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u043a\u043d\u0438\u0433\u0438 \u00ab\u0412\u0441\u0442\u0443\u043f \u0434\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f\u00bb<\/a> . \u041c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0442\u0430\u043a\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434, \u0449\u043e\u0431 \u0437\u0430\u0432\u0430\u043d\u0442\u0430\u0436\u0438\u0442\u0438 \u0442\u0430 \u0432\u0456\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0437\u0438\u0442\u0438 \u0437\u0432\u0435\u0434\u0435\u043d\u043d\u044f \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#import dataset from CSV file on Github\n<span style=\"color: #000000;\">url = \"https:\/\/raw.githubusercontent.com\/Statorials\/Python-Guides\/main\/default.csv\"\ndata = pd. <span style=\"color: #3366ff;\">read_csv<\/span> (url)\n<\/span><\/span>\n<span style=\"color: #008080;\">#view first six rows of dataset\n<\/span>data[0:6]\n\n        default student balance income\n0 0 0 729.526495 44361.625074\n1 0 1 817.180407 12106.134700\n2 0 0 1073.549164 31767.138947\n3 0 0 529.250605 35704.493935\n4 0 0 785.655883 38463.495879\n5 0 1 919.588530 7491.558572  \n\n<span style=\"color: #008080;\">#find total observations in dataset<\/span>\nlen( <span style=\"color: #3366ff;\">data.index<\/span> )\n\n10000\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0426\u0435\u0439 \u043d\u0430\u0431\u0456\u0440 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445 \u043c\u0456\u0441\u0442\u0438\u0442\u044c \u0442\u0430\u043a\u0443 \u0456\u043d\u0444\u043e\u0440\u043c\u0430\u0446\u0456\u044e \u043f\u0440\u043e 10 000 \u043e\u0441\u0456\u0431:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0437\u0430 \u0437\u0430\u043c\u043e\u0432\u0447\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c:<\/strong> \u0432\u043a\u0430\u0437\u0443\u0454, \u0447\u0438 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u043b\u0430 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442 \u0447\u0438 \u043d\u0456.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442:<\/strong> \u0432\u043a\u0430\u0437\u0443\u0454, \u0447\u0438 \u0454 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u043e\u043c \u0447\u0438 \u043d\u0456.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441:<\/strong> \u0441\u0435\u0440\u0435\u0434\u043d\u0456\u0439 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0430\u0454 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0430.<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u0434\u043e\u0445\u0456\u0434:<\/strong> \u0414\u043e\u0445\u0456\u0434 \u0444\u0456\u0437\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0438.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041c\u0438 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0454\u043c\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0443\u0441 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0430, \u0431\u0430\u043d\u043a\u0456\u0432\u0441\u044c\u043a\u0438\u0439 \u0431\u0430\u043b\u0430\u043d\u0441 \u0456 \u0434\u043e\u0445\u0456\u0434, \u0449\u043e\u0431 \u043f\u043e\u0431\u0443\u0434\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457, \u044f\u043a\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0431\u0430\u0447\u0430\u0454 \u0439\u043c\u043e\u0432\u0456\u0440\u043d\u0456\u0441\u0442\u044c \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0449\u043e \u0434\u0430\u043d\u0430 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u043d\u0435 \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0454 \u0437\u043e\u0431\u043e\u0432\u2019\u044f\u0437\u0430\u043d\u043d\u044f.<\/span><\/p>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u041a\u0440\u043e\u043a 3: \u0421\u0442\u0432\u043e\u0440\u0435\u043d\u043d\u044f \u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u0438\u0445 \u0456 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0438\u0445 \u0437\u0440\u0430\u0437\u043a\u0456\u0432<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0414\u0430\u043b\u0456 \u043c\u0438 \u0440\u043e\u0437\u0434\u0456\u043b\u0438\u043c\u043e \u043d\u0430\u0431\u0456\u0440 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445 \u043d\u0430 \u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043b\u044c\u043d\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u0456\u0440 \u0434\u043b\u044f <em>\u043d\u0430\u0432\u0447\u0430\u043d\u043d\u044f<\/em> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456 \u0442\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043d\u0430\u0431\u0456\u0440 <em>\u0434\u043b\u044f \u0442\u0435\u0441\u0442\u0443\u0432\u0430\u043d\u043d\u044f<\/em> \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456.<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#define the predictor variables and the response variable\n<\/span>X = data[[' <span style=\"color: #008000;\">student<\/span> ',' <span style=\"color: #008000;\">balance<\/span> ',' <span style=\"color: #008000;\">income<\/span> ']]\ny = data[' <span style=\"color: #008000;\">default<\/span> ']\n\n<span style=\"color: #008080;\">#split the dataset into training (70%) and testing (30%) sets\n<\/span>X_train,X_test,y_train,y_test = <span style=\"color: #3366ff;\">train_test_split<\/span> (X,y,test_size=0.3,random_state=0)<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u041a\u0440\u043e\u043a 4: \u041f\u0456\u0434\u0431\u0435\u0440\u0456\u0442\u044c \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0414\u0430\u043b\u0456 \u043c\u0438 \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0454\u043c\u043e \u0444\u0443\u043d\u043a\u0446\u0456\u044e <b>LogisticRegression()<\/b> , \u0449\u043e\u0431 \u0430\u0434\u0430\u043f\u0442\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457 \u0434\u043e \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0443 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong><span style=\"color: #008080;\">#instantiate the model\n<\/span>log_regression = LogisticRegression()\n\n<span style=\"color: #008080;\">#fit the model using the training data\n<\/span>log_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">fit<\/span> (X_train,y_train)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#use model to make predictions on test data\n<\/span>y_pred = log_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">predict<\/span> (X_test)\n<\/strong><\/pre>\n<h3> <span style=\"color: #000000;\"><strong>\u041a\u0440\u043e\u043a 5: \u0414\u0456\u0430\u0433\u043d\u043e\u0441\u0442\u0438\u043a\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456<\/strong><\/span><\/h3>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041a\u043e\u043b\u0438 \u043c\u0438 \u043f\u0456\u0434\u0456\u0431\u0440\u0430\u043b\u0438 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0439\u043d\u0443 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c, \u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u043f\u0440\u043e\u0430\u043d\u0430\u043b\u0456\u0437\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043f\u0440\u043e\u0434\u0443\u043a\u0442\u0438\u0432\u043d\u0456\u0441\u0442\u044c \u043d\u0430\u0448\u043e\u0457 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456 \u043d\u0430 \u0442\u0435\u0441\u0442\u043e\u0432\u043e\u043c\u0443 \u043d\u0430\u0431\u043e\u0440\u0456 \u0434\u0430\u043d\u0438\u0445.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0421\u043f\u043e\u0447\u0430\u0442\u043a\u0443 \u043c\u0438 \u0441\u0442\u0432\u043e\u0440\u0438\u043c\u043e \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u044e \u043f\u043b\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u043d\u0438<\/span> <span style=\"color: #000000;\">\u0434\u043b\u044f \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong>cnf_matrix = metrics. <span style=\"color: #3366ff;\">confusion_matrix<\/span> (y_test, y_pred)\ncnf_matrix\n\narray([[2886, 1],\n       [113,0]])\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0417 \u043c\u0430\u0442\u0440\u0438\u0446\u0456 \u043f\u043b\u0443\u0442\u0430\u043d\u0438\u043d\u0438 \u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u043f\u043e\u0431\u0430\u0447\u0438\u0442\u0438, \u0449\u043e:<\/span><\/p>\n<ul>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#\u041f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0438\u0432\u0456 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u0456 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438: 2886<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#\u041f\u0440\u0430\u0432\u0434\u0438\u0432\u0456 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0456 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438: 0<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#\u0425\u0438\u0431\u043d\u0456 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u0456 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438: 113<\/span><\/li>\n<li> <span style=\"color: #000000;\">#\u0425\u0438\u0431\u043d\u0456 \u043d\u0435\u0433\u0430\u0442\u0438\u0432\u043d\u0456 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0438: 1<\/span><\/li>\n<\/ul>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041c\u0438 \u0442\u0430\u043a\u043e\u0436 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u043e\u0442\u0440\u0438\u043c\u0430\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0442\u043e\u0447\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456, \u044f\u043a\u0430 \u043f\u043e\u0432\u0456\u0434\u043e\u043c\u043b\u044f\u0454 \u043d\u0430\u043c \u0432\u0456\u0434\u0441\u043e\u0442\u043e\u043a \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0456\u0432 \u043a\u043e\u0440\u0435\u043a\u0446\u0456\u0457, \u0437\u0440\u043e\u0431\u043b\u0435\u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u043b\u044e:<\/span><\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <strong>print(\" <span style=\"color: #008000;\">Accuracy:<\/span> \", <span style=\"color: #3366ff;\">metrics.accuracy_score<\/span> (y_test, y_pred))l\n\nAccuracy: 0.962\n<\/strong><\/pre>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0426\u0435 \u0433\u043e\u0432\u043e\u0440\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u043c \u043f\u0440\u043e \u0442\u0435, \u0449\u043e \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0440\u043e\u0431\u0438\u043b\u0430 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0438\u043b\u044c\u043d\u0438\u0439 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437 \u0449\u043e\u0434\u043e \u0442\u043e\u0433\u043e, \u0447\u0438 \u0431\u0443\u0434\u0435 \u043e\u0441\u043e\u0431\u0430 \u0434\u0435\u0444\u043e\u043b\u0442 <strong>\u0443 96,2%<\/strong> \u0432\u0438\u043f\u0430\u0434\u043a\u0456\u0432.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u041d\u0430\u0440\u0435\u0448\u0442\u0456, \u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u043f\u043e\u0431\u0443\u0434\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043a\u0440\u0438\u0432\u0443 \u0440\u043e\u0431\u043e\u0447\u0438\u0445 \u0445\u0430\u0440\u0430\u043a\u0442\u0435\u0440\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a \u043f\u0440\u0438\u0439\u043c\u0430\u0447\u0430 (ROC), \u044f\u043a\u0430 \u0432\u0456\u0434\u043e\u0431\u0440\u0430\u0436\u0430\u0454 \u0432\u0456\u0434\u0441\u043e\u0442\u043e\u043a \u0456\u0441\u0442\u0438\u043d\u043d\u0438\u0445 \u043f\u043e\u0437\u0438\u0442\u0438\u0432\u043d\u0438\u0445 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0456\u0432, \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0431\u0430\u0447\u0435\u043d\u0438\u0445 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u043b\u044e, \u043a\u043e\u043b\u0438 \u043f\u043e\u0440\u0456\u0433 \u0439\u043c\u043e\u0432\u0456\u0440\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456 \u043f\u0440\u043e\u0433\u043d\u043e\u0437\u0443 \u0437\u043d\u0438\u0436\u0443\u0454\u0442\u044c\u0441\u044f \u0437 1 \u0434\u043e 0.<\/span><\/p>\n<p> <span style=\"color: #000000;\">\u0427\u0438\u043c \u0432\u0438\u0449\u0435 AUC (\u043f\u043b\u043e\u0449\u0430 \u043f\u0456\u0434 \u043a\u0440\u0438\u0432\u043e\u044e), \u0442\u0438\u043c \u0442\u043e\u0447\u043d\u0456\u0448\u0435 \u043d\u0430\u0448\u0430 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u044c \u0437\u0434\u0430\u0442\u043d\u0430 \u043f\u0435\u0440\u0435\u0434\u0431\u0430\u0447\u0438\u0442\u0438 \u0440\u0435\u0437\u0443\u043b\u044c\u0442\u0430\u0442\u0438:<\/span> <\/p>\n<pre style=\"background-color: #ececec; font-size: 15px;\"> <span style=\"color: #000000;\"><strong><span style=\"color: #008080;\">#define metrics<\/span>\ny_pred_proba = log_regression. <span style=\"color: #3366ff;\">predict_proba<\/span> (X_test)[::,1]\nfpr, tpr, _ = metrics. <span style=\"color: #3366ff;\">roc_curve<\/span> (y_test, y_pred_proba)\nauc = metrics. <span style=\"color: #3366ff;\">roc_auc_score<\/span> (y_test, y_pred_proba)\n\n<span style=\"color: #008080;\">#create ROC curve\n<\/span>plt. <span style=\"color: #3366ff;\">plot<\/span> (fpr,tpr,label=\" <span style=\"color: #008000;\">AUC=<\/span> \"+str(auc))\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">legend<\/span> (loc=4)\nplt. <span style=\"color: #3366ff;\">show<\/span> ()\n<\/strong><\/span><\/pre>\n<p><img decoding=\"async\" loading=\"lazy\" class=\"aligncenter wp-image-11591 \" src=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/auc1.png\" alt=\"\u041a\u0440\u0438\u0432\u0430 ROC \u0432 Python\" width=\"389\" height=\"262\" srcset=\"\" sizes=\"\"><\/p>\n<div class=\"entry-content entry-content-single\" data-content-ads-inserted=\"true\">\n<p> <em><span style=\"color: #000000;\">\u041f\u043e\u0432\u043d\u0438\u0439 \u043a\u043e\u0434 Python, \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u043d\u0438\u0439 \u0443 \u0446\u044c\u043e\u043c\u0443 \u043f\u043e\u0441\u0456\u0431\u043d\u0438\u043a\u0443, \u043c\u043e\u0436\u043d\u0430 \u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 <a href=\"https:\/\/github.com\/Statorials\/Python-Guides\/blob\/main\/logistic_regression.py\" target=\"_blank\" rel=\"noopener noreferrer\">\u0442\u0443\u0442<\/a> .<\/span><\/em><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u041b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f \u2013 \u0446\u0435 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u043c\u0438 \u043c\u043e\u0436\u0435\u043c\u043e \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u0430\u0442\u0438 \u0434\u043b\u044f \u043f\u0456\u0434\u0433\u043e\u043d\u043a\u0438 \u043c\u043e\u0434\u0435\u043b\u0456 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u0457, \u043a\u043e\u043b\u0438 \u0437\u043c\u0456\u043d\u043d\u0430 \u0432\u0456\u0434\u043f\u043e\u0432\u0456\u0434\u0456 \u0454 \u0434\u0432\u0456\u0439\u043a\u043e\u0432\u043e\u044e. \u041b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f \u0432\u0438\u043a\u043e\u0440\u0438\u0441\u0442\u043e\u0432\u0443\u0454 \u043c\u0435\u0442\u043e\u0434, \u0432\u0456\u0434\u043e\u043c\u0438\u0439 \u044f\u043a \u043e\u0446\u0456\u043d\u043a\u0430 \u043c\u0430\u043a\u0441\u0438\u043c\u0430\u043b\u044c\u043d\u043e\u0457 \u043f\u0440\u0430\u0432\u0434\u043e\u043f\u043e\u0434\u0456\u0431\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456, \u0449\u043e\u0431 \u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0438 \u0440\u0456\u0432\u043d\u044f\u043d\u043d\u044f \u0442\u0430\u043a\u043e\u0457 \u0444\u043e\u0440\u043c\u0438: log[p(X) \/ ( 1 -p(X))] = \u03b2 0 + \u03b2 1 X 1 + \u03b2 2 X 2 + \u2026 + \u03b2 p [&hellip;]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[3],"tags":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO plugin v21.5 - https:\/\/yoast.com\/wordpress\/plugins\/seo\/ -->\n<title>\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c) - \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0456\u044f<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0454, \u044f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/statorials.org\/uk\/\u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430-\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"uk_UA\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c) - \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0456\u044f\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0454, \u044f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/statorials.org\/uk\/\u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430-\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f-python\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Statorials\" \/>\n<meta property=\"article:published_time\" content=\"2023-07-27T11:31:28+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/auc1.png\" \/>\n<meta name=\"author\" content=\"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"\u041d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:label2\" content=\"\u041f\u0440\u0438\u0431\u043b. \u0447\u0430\u0441 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044f\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data2\" content=\"1 \u0445\u0432\u0438\u043b\u0438\u043d\u0430\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\/\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/\",\"name\":\"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c) - \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0456\u044f\",\"isPartOf\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/#website\"},\"datePublished\":\"2023-07-27T11:31:28+00:00\",\"dateModified\":\"2023-07-27T11:31:28+00:00\",\"author\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/#\/schema\/person\/2affa1a5da08a4b61ab4becd078c191a\"},\"description\":\"\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0454, \u044f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434.\",\"breadcrumb\":{\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/#breadcrumb\"},\"inLanguage\":\"uk\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"ReadAction\",\"target\":[\"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/\"]}]},{\"@type\":\"BreadcrumbList\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/#breadcrumb\",\"itemListElement\":[{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":1,\"name\":\"\u0434\u043e\u0434\u043e\u043c\u0443\",\"item\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/\"},{\"@type\":\"ListItem\",\"position\":2,\"name\":\"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c)\"}]},{\"@type\":\"WebSite\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/#website\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/\",\"name\":\"Statorials\",\"description\":\"\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u0456\u0432\u043d\u0438\u043a \u0434\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456!\",\"potentialAction\":[{\"@type\":\"SearchAction\",\"target\":{\"@type\":\"EntryPoint\",\"urlTemplate\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/?s={search_term_string}\"},\"query-input\":\"required name=search_term_string\"}],\"inLanguage\":\"uk\"},{\"@type\":\"Person\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/#\/schema\/person\/2affa1a5da08a4b61ab4becd078c191a\",\"name\":\"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f\",\"image\":{\"@type\":\"ImageObject\",\"inLanguage\":\"uk\",\"@id\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/#\/schema\/person\/image\/\",\"url\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"contentUrl\":\"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg\",\"caption\":\"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f\"},\"description\":\"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0456\u0442, \u044f \u0411\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0456\u043d, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u043d\u0441\u0456\u0457, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0432 \u0432\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438. \u041c\u0430\u044e\u0447\u0438 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0432\u0456\u0434 \u0456 \u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044f \u0432 \u0433\u0430\u043b\u0443\u0437\u0456 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438, \u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0456\u043b\u0438\u0442\u0438\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0457\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c\u0438, \u0449\u043e\u0431 \u0440\u043e\u0437\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0456 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0456\u0432 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Statorials. \u0414\u0456\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044f \u0431\u0456\u043b\u044c\u0448\u0435\",\"sameAs\":[\"http:\/\/statorials.org\/uk\"]}]}<\/script>\n<!-- \/ Yoast SEO plugin. -->","yoast_head_json":{"title":"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c) - \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0456\u044f","description":"\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0454, \u044f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434.","robots":{"index":"index","follow":"follow","max-snippet":"max-snippet:-1","max-image-preview":"max-image-preview:large","max-video-preview":"max-video-preview:-1"},"canonical":"https:\/\/statorials.org\/uk\/\u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430-\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f-python\/","og_locale":"uk_UA","og_type":"article","og_title":"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c) - \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0456\u044f","og_description":"\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0454, \u044f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434.","og_url":"https:\/\/statorials.org\/uk\/\u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0430-\u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044f-python\/","og_site_name":"Statorials","article_published_time":"2023-07-27T11:31:28+00:00","og_image":[{"url":"https:\/\/statorials.org\/wp-content\/uploads\/2023\/08\/auc1.png"}],"author":"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f","twitter_card":"summary_large_image","twitter_misc":{"\u041d\u0430\u043f\u0438\u0441\u0430\u043d\u043e":"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f","\u041f\u0440\u0438\u0431\u043b. \u0447\u0430\u0441 \u0447\u0438\u0442\u0430\u043d\u043d\u044f":"1 \u0445\u0432\u0438\u043b\u0438\u043d\u0430"},"schema":{"@context":"https:\/\/schema.org","@graph":[{"@type":"WebPage","@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/","url":"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/","name":"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c) - \u0421\u0442\u0430\u0442\u043e\u043b\u043e\u0433\u0456\u044f","isPartOf":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/#website"},"datePublished":"2023-07-27T11:31:28+00:00","dateModified":"2023-07-27T11:31:28+00:00","author":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/#\/schema\/person\/2affa1a5da08a4b61ab4becd078c191a"},"description":"\u0426\u0435\u0439 \u043f\u0456\u0434\u0440\u0443\u0447\u043d\u0438\u043a \u043f\u043e\u044f\u0441\u043d\u044e\u0454, \u044f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0443\u0432\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 Python, \u0432\u043a\u043b\u044e\u0447\u0430\u044e\u0447\u0438 \u043f\u043e\u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u0440\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434.","breadcrumb":{"@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/#breadcrumb"},"inLanguage":"uk","potentialAction":[{"@type":"ReadAction","target":["https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/"]}]},{"@type":"BreadcrumbList","@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/%d0%bb%d0%be%d0%b3%d1%96%d1%81%d1%82%d0%b8%d1%87%d0%bd%d0%b0-%d1%80%d0%b5%d0%b3%d1%80%d0%b5%d1%81%d1%96%d1%8f-python\/#breadcrumb","itemListElement":[{"@type":"ListItem","position":1,"name":"\u0434\u043e\u0434\u043e\u043c\u0443","item":"https:\/\/statorials.org\/uk\/"},{"@type":"ListItem","position":2,"name":"\u042f\u043a \u0432\u0438\u043a\u043e\u043d\u0430\u0442\u0438 \u043b\u043e\u0433\u0456\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u0443 \u0440\u0435\u0433\u0440\u0435\u0441\u0456\u044e \u0432 python (\u043a\u0440\u043e\u043a \u0437\u0430 \u043a\u0440\u043e\u043a\u043e\u043c)"}]},{"@type":"WebSite","@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/#website","url":"https:\/\/statorials.org\/uk\/","name":"Statorials","description":"\u0412\u0430\u0448 \u043f\u0443\u0442\u0456\u0432\u043d\u0438\u043a \u0434\u043e \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u0447\u043d\u043e\u0457 \u043a\u043e\u043c\u043f\u0435\u0442\u0435\u043d\u0442\u043d\u043e\u0441\u0442\u0456!","potentialAction":[{"@type":"SearchAction","target":{"@type":"EntryPoint","urlTemplate":"https:\/\/statorials.org\/uk\/?s={search_term_string}"},"query-input":"required name=search_term_string"}],"inLanguage":"uk"},{"@type":"Person","@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/#\/schema\/person\/2affa1a5da08a4b61ab4becd078c191a","name":"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f","image":{"@type":"ImageObject","inLanguage":"uk","@id":"https:\/\/statorials.org\/uk\/#\/schema\/person\/image\/","url":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","contentUrl":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-content\/uploads\/2023\/11\/Dr.-Benjamin-Anderson-96x96.jpg","caption":"\u0420\u0435\u0434\u0430\u043a\u0446\u0456\u044f"},"description":"\u041f\u0440\u0438\u0432\u0456\u0442, \u044f \u0411\u0435\u043d\u0434\u0436\u0430\u043c\u0456\u043d, \u043f\u0440\u043e\u0444\u0435\u0441\u043e\u0440 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438 \u043d\u0430 \u043f\u0435\u043d\u0441\u0456\u0457, \u044f\u043a\u0438\u0439 \u0441\u0442\u0430\u0432 \u0432\u0438\u043a\u043b\u0430\u0434\u0430\u0447\u0435\u043c \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438. \u041c\u0430\u044e\u0447\u0438 \u0432\u0435\u043b\u0438\u043a\u0438\u0439 \u0434\u043e\u0441\u0432\u0456\u0434 \u0456 \u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044f \u0432 \u0433\u0430\u043b\u0443\u0437\u0456 \u0441\u0442\u0430\u0442\u0438\u0441\u0442\u0438\u043a\u0438, \u044f \u0433\u043e\u0442\u043e\u0432\u0438\u0439 \u043f\u043e\u0434\u0456\u043b\u0438\u0442\u0438\u0441\u044f \u0441\u0432\u043e\u0457\u043c\u0438 \u0437\u043d\u0430\u043d\u043d\u044f\u043c\u0438, \u0449\u043e\u0431 \u0440\u043e\u0437\u0448\u0438\u0440\u0438\u0442\u0438 \u043c\u043e\u0436\u043b\u0438\u0432\u043e\u0441\u0442\u0456 \u0441\u0442\u0443\u0434\u0435\u043d\u0442\u0456\u0432 \u0447\u0435\u0440\u0435\u0437 Statorials. \u0414\u0456\u0437\u043d\u0430\u0439\u0442\u0435\u0441\u044f \u0431\u0456\u043b\u044c\u0448\u0435","sameAs":["http:\/\/statorials.org\/uk"]}]}},"yoast_meta":{"yoast_wpseo_title":"","yoast_wpseo_metadesc":"","yoast_wpseo_canonical":""},"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1152"}],"collection":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=1152"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/1152\/revisions"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=1152"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=1152"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/statorials.org\/uk\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=1152"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}