BaşlayınÜcretsiz Başlayın

Çok sınıflı lojistik regresyonu eğitme

Bu egzersizde, el yazısı rakamlar veri kümesi üzerinde iki tür çok sınıflı lojistik regresyonu — one-vs-rest ve softmax/çok terimli (multinomial) — eğitip sonuçları karşılaştıracaksın. El yazısı rakamlar veri kümesi zaten yüklenmiş ve X_train, y_train, X_test ve y_test olarak ayrılmış durumda.

Bu egzersiz

Python'da Lineer Sınıflandırıcılar

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • multi_class parametresini ayarlayarak bir one-vs-rest lojistik regresyon sınıflandırıcısı eğit ve sonuçları raporla.
  • multi_class parametresini ayarlayarak bir çok terimli (multinomial) lojistik regresyon sınıflandırıcısı eğit ve sonuçları raporla.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# 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))
Kodu Düzenle ve Çalıştır