आसान और मुश्किल उदाहरणों का विज़ुअलाइज़ेशन
इस अभ्यास में, आप सबसे बड़ी और सबसे छोटी प्रेडिक्टेड प्रायिकताओं को देखकर वे उदाहरण विज़ुअलाइज़ करेंगे जिनके बारे में लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल को सबसे अधिक और सबसे कम भरोसा है.
हैंडरिटन डिजिट्स डेटासेट पहले से ही X और y वैरिएबल्स में लोड है. show_digit फंक्शन एक इन्टीजर इंडेक्स लेता है और उससे संबंधित इमेज प्लॉट करता है, साथ ही इमेज के ऊपर कुछ अतिरिक्त जानकारी भी दिखाता है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Linear Classifiers
अभ्यास निर्देश
- पहले खाली स्थान में उस अंक का इंडेक्स भरें जिसके बारे में मॉडल को सबसे अधिक कॉन्फिडेंस है.
- दूसरे खाली स्थान में उस अंक का इंडेक्स भरें जिसके बारे में मॉडल को सबसे कम कॉन्फिडेंस है.
- इमेज पर ध्यान दें: क्या आप सहमत हैं कि पहली इमेज दूसरी की तुलना में कम अस्पष्ट है?
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
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)