Visualización de ejemplos fáciles y difíciles
En este ejercicio, visualizarás los ejemplos en los que el modelo de regresión logística tiene más y menos confianza observando las probabilidades predichas mayores y menores.
El conjunto de datos de dígitos manuscritos ya está cargado en las variables X y y. La función show_digit toma un índice entero y traza la imagen correspondiente, con alguna información extra mostrada encima de la imagen.
Este ejercicio forma parte del curso
Clasificadores lineales en Python
Instrucciones de ejercicio
- Rellena el primer espacio en blanco con el índice de la cifra en la que el modelo esté más seguro.
- Rellena el segundo espacio en blanco con el índice de la cifra en la que el modelo tiene menos confianza.
- Observa las imágenes: ¿estás de acuerdo en que la primera es menos ambigua que la segunda?
Ejercicio interactivo práctico
Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.
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)