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  3. Python으로 배우는 선형 분류기
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연습 문제

로지스틱 회귀 구현하기

이 연습 문제는 이전에 scipy.optimize.minimize를 사용해 선형 회귀를 "처음부터" 구현했던 과제와 매우 비슷해요. 하지만 이번에는 로지스틱 손실을 최소화하고, scikit-learn의 LogisticRegression과 결과를 비교해 보겠습니다(C는 정규화를 끄기 위해 크게 설정했어요. 자세한 내용은 3장에서 다룹니다!).

이전 연습 문제에서 사용한 log_loss() 함수는 이미 환경에 정의되어 있고, sklearn의 유방암 예측 데이터셋(처음 10개 특성, 표준화됨)은 X와 y 변수에 로드되어 있어요.

지침

100 XP
  • range()에 학습 예제의 개수를 입력하세요.
  • 로지스틱 회귀의 손실 함수를 채워 넣으세요.
  • scikit-learn의 LogisticRegression과 계수를 비교하세요.