keras.models.Sequential序贯模型和sklearn.linear_model.LogisticRegression逻辑回归模型一样是调用predict（）方法对样本做预测。

判断题在训练模型之前，我们需要配置学习过程，这是通过fit方法完成的。

判断题numpy.array（object，dtype=None，copy=True，order=’K’，subok=False，ndmin=0）创建一个数组，返回一个numpy.ndarray数组对象。object参数可以是公开数组接口的任何对象，如list、DataFrame等。

判断题numpy.ndarray数组的每项的数据类型可以不同。

判断题将数组转为DataFrame，可以增加行列标签，查看数据更方便。

判断题决策树和逻辑回归都是机器学习的分类算法。