Antrenarea regresiei logistice multi-clasă

În acest exercițiu, vei antrena cele două tipuri de regresie logistică multi-clasă – one-vs-rest și softmax/multinomial – pe setul de date cu cifre scrise de mână și vei compara rezultatele. Setul de date cu cifre scrise de mână este deja încărcat și împărțit în X_train, y_train, X_test și y_test.

Acest exercițiu face parte din cursul

Clasificatori liniari în Python

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

Antrenează un clasificator de regresie logistică one-vs-rest prin setarea parametrului multi_class și raportează rezultatele.
Antrenează un clasificator de regresie logistică multinomial prin setarea parametrului multi_class și raportează rezultatele.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Fit one-vs-rest logistic regression classifier
lr_ovr = ____
lr_ovr.fit(X_train, y_train)

print("OVR training accuracy:", lr_ovr.score(X_train, y_train))
print("OVR test accuracy    :", lr_ovr.score(X_test, y_test))

# Fit softmax classifier
lr_mn = ____
lr_mn.fit(X_train, y_train)

print("Softmax training accuracy:", lr_mn.score(X_train, y_train))
print("Softmax test accuracy    :", lr_mn.score(X_test, y_test))

Editează și rulează codul