Uruchamianie LogisticRegression i SVC
W tym ćwiczeniu zastosujesz regresję logistyczną oraz maszynę wektorów nośnych do klasyfikacji obrazów ręcznie pisanych cyfr.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Liniowe klasyfikatory w Pythonie
Instrukcje do ćwiczenia
- Zastosuj regresję logistyczną oraz SVM (używając
SVC()) do zbioru danych z ręcznie pisanymi cyframi, korzystając z dostarczonego podziału na zbiór treningowy i walidacyjny. - Dla każdego klasyfikatora wypisz dokładność na zbiorze treningowym i walidacyjnym.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
from sklearn import datasets
digits = datasets.load_digits()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(digits.data, digits.target)
# Apply logistic regression and print scores
lr = ____
lr.____
print(____)
print(____)
# Apply SVM and print scores
svm = ____
svm.____
print(____)
print(____)