120 практических задач - стр. 45

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Масштабирование признаков

scaler = StandardScaler()

X_train = scaler.fit_transform(X_train)

X_test = scaler.transform(X_test)

# Создание и обучение модели логистической регрессии

model = LogisticRegression()

model.fit(X_train, y_train)

# Прогнозирование на тестовых данных