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正則化付きロジスティック回帰

Chapter 1 では、手書き数字データセットにロジスティック回帰を適用しました。ここでは、L2 正則化の効果を確認します。

手書き数字データセットはすでに読み込み・分割済みで、X_train、y_train、X_valid、y_valid に格納されています。train_errs と valid_errs は空のリストとして初期化済みです。

Instruktioner

100 XP
  • 複数の C_value を順にループし、毎回 LogisticRegression モデルを作成して学習させます。
  • 各モデルについて、学習データと検証データの誤差を保存します。
  • 正則化パラメータ C に対する学習誤差とテスト誤差のプロットを作成します。
  • プロットを見て、C の最適な値はどれか考えましょう。