Vizualizarea exemplelor ușoare și dificile
În acest exercițiu, vei vizualiza exemplele față de care modelul de regresie logistică are cel mai mare și cel mai mic grad de certitudine, analizând probabilitățile prezise — cele mai mari și cele mai mici.
Setul de date cu cifre scrise de mână este deja încărcat în variabilele X și y. Funcția show_digit primește un index întreg și afișează imaginea corespunzătoare, cu câteva informații suplimentare deasupra acesteia.
Acest exercițiu face parte din cursul
Clasificatori liniari în Python
Instrucțiuni pentru exercițiu
- Completează primul spațiu liber cu indexul cifrei față de care modelul are cel mai mare grad de certitudine.
- Completează al doilea spațiu liber cu indexul cifrei față de care modelul are cel mai mic grad de certitudine.
- Observă imaginile: ești de acord că prima este mai puțin ambiguă decât a doua?
Exercițiu interactiv practic
Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.
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)