多クラスロジスティック回帰の学習
この演習では、手書き数字データセットに対して one-vs-rest と softmax／多項ロジスティック回帰の2種類を学習し、結果を比較します。手書き数字データセットはすでに読み込まれており、X_train、y_train、X_test、y_test に分割済みです。
この演習はコースの一部です
Python で学ぶ線形分類器
演習の手順
multi_classパラメータを設定して one-vs-rest ロジスティック回帰分類器を学習し、結果を報告します。multi_classパラメータを設定して 多項ロジスティック回帰分類器を学習し、結果を報告します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# 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))