多クラスロジスティック回帰の可視化

この演習では、多クラスロジスティック回帰の2つの方式を、one-vs-rest方式が破綻するように設計された2次元のおもちゃデータセットで引き続き比較します。

データセットは X_train と y_train に読み込まれています。2つのロジスティック回帰オブジェクト lr_mn と lr_ovr は（C=100 で）すでにインスタンス化され、学習され、プロットされています。

lr_ovr が濃い青のクラスをまったく予測しないことに気づきましたか。これは困りましたね。この原因を探るために、その背後で使われているバイナリ分類器の1つをプロットしてみましょう。