 Belirli bir veri kümesini sınıflandırmak için Python'da bir program oluşturun
``` pandaları pd olarak içe aktar # Veri setini yükle dataset = pd.read_csv('dataset.csv') # Verileri giriş ve çıkış alanlarına ayırın X = dataset.iloc[:, :-1].values y = dataset. iloc[:, -1].values # Veri setini sklearn.model_selection'dan eğitim ve test setlerine ayırın import train_test_split X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=0) # Parametreleri hesaplayın sklearn.linear_model'den modelin import LogisticRegression classifier = LogisticRegression() classifier.fit(X_train, y_train) # Test setini tahmin edin y_pred = classifier.predict(X_test) # sklearn.metrics'ten sonuçları değerlendirin import correctness_score skoru = correct_score(y_test) , y_pred) print("Doğruluk puanı: " + str(puan)) ```