1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Bộ phân loại tuyến tính với Python
Connected

Bài tập

Trực quan hóa logistic regression đa lớp

Trong bài tập này, bạn sẽ tiếp tục với hai biến thể của logistic regression đa lớp, nhưng trên một bộ dữ liệu 2D đơn giản được thiết kế riêng để “bẻ gãy” sơ đồ one-vs-rest.

Bộ dữ liệu đã được nạp vào X_train và y_train. Hai đối tượng logistic regression, lr_mn và lr_ovr, đã được khởi tạo (với C=100), huấn luyện và vẽ sẵn.

Hãy để ý rằng lr_ovr không bao giờ dự đoán lớp xanh dương đậm… ôi chao! Hãy khám phá lý do bằng cách vẽ một trong các bộ phân loại nhị phân mà nó đang sử dụng phía sau hậu trường.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tạo một đối tượng logistic regression mới (cũng với C=100) để dùng cho phân loại nhị phân.
  • Trực quan hóa bộ phân loại nhị phân này với plot_classifier… trông có hợp lý không?