Trực quan hóa ví dụ dễ và khó
Trong bài này, bạn sẽ trực quan hóa các ví dụ mà mô hình logistic regression tự tin nhất và ít tự tin nhất bằng cách xem các xác suất dự đoán lớn nhất và nhỏ nhất.
Bộ dữ liệu chữ số viết tay đã được nạp sẵn vào biến X và y. Hàm show_digit nhận vào một chỉ số nguyên và vẽ ảnh tương ứng, kèm một số thông tin bổ sung hiển thị phía trên ảnh.
Bài tập này là một phần của khóa học
Bộ phân loại tuyến tính với Python
Hướng dẫn bài tập
- Điền vào chỗ trống thứ nhất bằng chỉ số của chữ số mà mô hình tự tin nhất.
- Điền vào chỗ trống thứ hai bằng chỉ số của chữ số mà mô hình tự tin ít nhất.
- Quan sát các ảnh: bạn có đồng ý rằng ảnh đầu tiên ít mơ hồ hơn ảnh thứ hai không?
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
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)