Kolay ve zor örnekleri görselleştirme
Bu egzersizde, en büyük ve en küçük tahmin olasılıklarına bakarak, lojistik regresyon modelinin en çok ve en az emin olduğu örnekleri görselleştireceksin.
El yazısı rakamları veri kümesi zaten X ve y değişkenlerine yüklenmiş durumda. show_digit fonksiyonu bir tam sayı indeks alır ve karşılık gelen görüntüyü, görüntünün üzerinde bazı ek bilgilerle birlikte çizer.
Bu egzersiz
Python'da Lineer Sınıflandırıcılar
kursunun bir parçasıdırEgzersiz talimatları
- İlk boşluğu, modelin en çok emin olduğu rakamın indeksi ile doldur.
- İkinci boşluğu, modelin en az emin olduğu rakamın indeksi ile doldur.
- Görüntülere bak: sence de ilk görsel ikincisine göre daha az muğlak mı?
Uygulamalı interaktif egzersiz
Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.
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)