मल्टी-क्लास लॉजिस्टिक रिग्रेशन को फिट करना
इस अभ्यास में, आप handwritten digits डेटा सेट पर multi-class logistic regression के दोनों प्रकार — one-vs-rest और softmax/मल्टीनोमियल — फिट करेंगे और नतीजों की तुलना करेंगे. handwritten digits डेटासेट पहले से लोड है और X_train, y_train, X_test, और y_test में split किया हुआ है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Classifiers
अभ्यास निर्देश
multi_classपैरामीटर सेट करके one-vs-rest logistic regression क्लासिफायर फिट करें और परिणाम रिपोर्ट करें.multi_classपैरामीटर सेट करके multinomial logistic regression क्लासिफायर फिट करें और परिणाम रिपोर्ट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Fit one-vs-rest logistic regression classifier
lr_ovr = ____
lr_ovr.fit(X_train, y_train)
print("OVR training accuracy:", lr_ovr.score(X_train, y_train))
print("OVR test accuracy :", lr_ovr.score(X_test, y_test))
# Fit softmax classifier
lr_mn = ____
lr_mn.fit(X_train, y_train)
print("Softmax training accuracy:", lr_mn.score(X_train, y_train))
print("Softmax test accuracy :", lr_mn.score(X_test, y_test))