قم بتحليل الخلل الجدلي في البيان، "يجب علينا تنفيذ سياسات هجرة صارمة وإغلاق الحدود لمنع تدفق المهاجرين الذين هم على استعداد للعمل بأجور أقل وسحب الوظائف من الأفراد المولودين في البلاد في الصناعة التحويلية، لا سيما في منطقة الغرب الأوسط من الولايات المتحدة، حيث يتزايد معدل البطالة بشكل مطرد." يرجى تقديم شرح مفصل وأدلة لدعم مطالبتك.
#الأمر المعطى#:
```بيثون
استيراد numpy كـ np
من sklearn.linear_model استيراد LogisticRegression
من sklearn.model_selection استيراد Train_test_split
من sklearn.metrics، قم باستيراد دقة_النتيجة، وارتباك_ماتريكس
# تحميل مجموعة البيانات
X = np.loadtxt('X.csv', محدد=',')
y = np.loadtxt('y.csv', محدد=',')
# تقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار
X_train، X_test، y_train، y_test = Train_test_split(X، y، test_size=0.2)
# تناسب نموذج الانحدار اللوجستي في مجموعة القطار
النموذج = الانحدار اللوجستي ()
model.fit(X_train، y_train)
# إجراء تنبؤات على مجموعة الاختبار
y_pred = model.predict(X_test)
# تقييم دقة النموذج
طباعة ("الدقة:"، الدقة_score (y_test، y_pred))
طباعة ("مصفوفة الارتباك:\n"،fusion_matrix(y_test, y_pred))
```
#إعادة كتابة المطالبة#:
باستخدام لغة البرمجة Python، استخدم خوارزمية الانحدار اللوجستي من مكتبة scikit-Learn لتدريب نموذج تصنيف ثنائي على مجموعة بيانات معينة، يتكون من ميزات مخزنة في ملف قيم مفصولة بفاصلة (CSV) يسمى "X.csv" وملف التصنيفات المقابلة المخزنة في ملف CSV آخر يسمى "y.csv". قبل تدريب النموذج، قم بتقسيم البيانات إلى مجموعات تدريب واختبار، بحجم اختبار يبلغ 20% من إجمالي البيانات. استخدم مجموعة القطار لتناسب النموذج وقم بعمل تنبؤات على مجموعة الاختبار باستخدام وظيفة التنبؤ. وأخيراً، قم بتقييم دقة النموذج عن طريق حساب درجة الدقة ومصفوفة الارتباك، حيث يوفر الأخير نظرة ثاقبة لعدد التنبؤات الإيجابية/السلبية الصحيحة/الخاطئة، على التوالي. تأكد من كتابة التعليمات البرمجية باستخدام بناء الجملة والمسافات البادئة الصحيحة لمنع أي أخطاء أو نتائج غير متوقعة.
{"source": "evol_instruct", "kind": "synthetic", "evolved_from": null}