Vizualizace snadných a obtížných příkladů
V tomto cvičení si vizualizuješ příklady, o kterých je model logistické regrese nejvíce a nejméně přesvědčený – podíváme se na největší a nejmenší predikované pravděpodobnosti.
Dataset ručně psaných číslic je již načten do proměnných X a y. Funkce show_digit přijme celočíselný index a vykreslí odpovídající obrázek, nad kterým se zobrazí doplňující informace.
Toto cvičení je součástí kurzu
Linear Classifiers in Python
Pokyny k cvičení
- Do prvního prázdného místa doplň index číslice, o které je model nejvíce přesvědčený.
- Do druhého prázdného místa doplň index číslice, o které je model nejméně přesvědčený.
- Prohlédni si obrázky: souhlasíš s tím, že první je méně nejednoznačný než druhý?
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
lr = LogisticRegression()
lr.fit(X,y)
# Get predicted probabilities
proba = lr.predict_proba(X)
# Sort the example indices by their maximum probability
proba_inds = np.argsort(np.max(proba,axis=1))
# Show the most confident (least ambiguous) digit
show_digit(____, lr)
# Show the least confident (most ambiguous) digit
show_digit(____, lr)