import pandas as pd
import joblib
from sklearn.linear_model import LogisticRegression


X_train = pd.read_table('ch06/train.feature.txt', header=None)
y_train = pd.read_table('ch06/train.txt', header=None)[1]

clf = LogisticRegression(penalty='l2', solver='sag', random_state=0)
clf.fit(X_train, y_train)
joblib.dump(clf, 'ch06/model.joblib')
pythonを用いて、学習データを用いて、ロジスティック回帰モデルを学習せよ。