Visualização de exemplos fáceis e difíceis

Neste exercício, você visualizará os exemplos nos quais o modelo de regressão logística é mais e menos confiante, observando as maiores e menores probabilidades previstas.

O conjunto de dados de dígitos manuscritos já está carregado nas variáveis X e y. A função show_digit recebe um índice inteiro e plota a imagem correspondente, com algumas informações extras exibidas acima da imagem.

Este exercício faz parte do curso

Classificadores lineares em Python

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Instruções de exercício

  • Preencha o primeiro espaço em branco com o índice do dígito no qual o modelo está mais confiante.
  • Preencha o segundo espaço em branco com o índice do dígito no qual o modelo está menos confiante.
  • Observe as imagens: você concorda que a primeira é menos ambígua do que a segunda?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício preenchendo este código de exemplo.

lr = LogisticRegression()
lr.fit(X,y)

# Get predicted probabilities
proba = lr.predict_proba(X)

# Sort the example indices by their maximum probability
proba_inds = np.argsort(np.max(proba,axis=1))

# Show the most confident (least ambiguous) digit
show_digit(____, lr)

# Show the least confident (most ambiguous) digit
show_digit(____, lr)