Visualizando exemplos fáceis e difíceis
Neste exercício, você vai visualizar os exemplos sobre os quais o modelo de regressão logística está mais e menos confiante, olhando para as maiores e menores probabilidades previstas.
O conjunto de dados de dígitos escritos à mão 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
Instruções do exercício
- Preencha o primeiro espaço com o índice do dígito sobre o qual o modelo está mais confiante.
- Preencha o segundo espaço com o índice do dígito sobre o qual o modelo está menos confiante.
- Observe as imagens: você concorda que a primeira é menos ambígua que a segunda?
Exercício interativo prático
Experimente este exercício completando 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)