Обучи модель на данных о чашелистиках и вычисли метрики качества модели. Не меняй названия переменных и уже написанные строки кода. Твоё решение может начинаться так: # Импорт библиотек import pandas as pd from sklearn datacats import load iric

Для решения задачи обучения модели на данных о чашелистиках и вычисления метрик качества модели, используя предоставленный начальный код, потребуется выполнить следующие шаги:

1. Импортировать необходимые библиотеки (pandas, sklearn.datasets).
2. Загрузить данные о чашелистиках (sepal) из набора данных Iris.
3. Подготовить данные для обучения модели, выделив признаки (длину и ширину чашелистика) и целевую переменную.
4. Разделить данные на обучающую и тестовую выборки.
5. Создать и обучить модель логистической регрессии на обучающей выборке.
6. Вычислить метрики качества модели на тестовой выборке (например, accuracy, precision, recall, F1-score).

Вот пример кода, который можно использовать в качестве отправной точки:

import pandas as pd
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
from sklearn.metrics import accuracy_score, classification_report

# Загрузка данных Iris
iris = load_iris()
df = pd.DataFrame(data=iris['data'], columns=iris['feature_names'])
df['target'] = iris['target']

# Выделение признаков (длина и ширина чашелистика)
X = df[['sepal length (cm)', 'sepal width (cm)']]
y = df['target']

# Разделение данных на обучающую и тестовую выборки
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Создание и обучение модели логистической регрессии
model = LogisticRegression(solver='liblinear', multi_class='ovr')
model.fit(X_train, y_train)

# Прогнозирование на тестовой выборке
y_pred = model.predict(X_test)

# Вычисление метрик качества модели
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
report = classification_report(y_test, y_pred)

print(f'Accuracy: {accuracy}')
print(f'
Classification Report:
{report}')

Этот код выполняет обучение модели логистической регрессии на данных о чашелистиках и выводит метрики качества модели.