Даны X_train, X_test, y_train, y_test -- данные о клиентах банка (предсказание оттока). Обучите модель логистической регрессии на обучающей выборке (random_state=42, max_iter=1000 для воспроизводимости и сходимости). Верните numpy array предсказанных меток (0 или 1) для X_test. Сохраните в `result`.
Темы
LogisticRegressionclassificationpredict
Подсказки
Стандартный sklearn-pipeline: instantiate → fit → predict. Какой объект на каком шаге?
Если max_iter маленький — модель не сойдётся и выдаст warning. Какое значение даёт сходимость на простой бинарной задаче?