Навчання багатокласової логістичної регресії
У цій вправі ви навчите два типи багатокласової логістичної регресії — one-vs-rest та softmax/multinomial — на наборі даних рукописних цифр і порівняєте результати. Набір даних рукописних цифр уже завантажено та поділено на X_train, y_train, X_test і y_test.
Ця вправа є частиною курсу
Лінійні класифікатори в Python
Інструкції до вправи
- Навчіть класифікатор логістичної регресії one-vs-rest, встановивши параметр
multi_class, і повідомте результати. - Навчіть класифікатор логістичної регресії multinomial, встановивши параметр
multi_class, і повідомте результати.
Інтерактивна практична вправа
Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.
# 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))