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

Bài tập

Tự triển khai logistic regression

Bài này rất giống với bài trước đó nơi bạn tự triển khai linear regression “từ đầu” bằng scipy.optimize.minimize. Nhưng lần này, chúng ta sẽ tối thiểu hóa logistic loss và so sánh với LogisticRegression của scikit-learn (chúng tôi đặt C là một giá trị lớn để tắt regularization; sẽ nói kỹ hơn ở Chương 3!).

Hàm log_loss() từ bài trước đã được định nghĩa sẵn trong môi trường của bạn, và bộ dữ liệu dự đoán ung thư vú của sklearn (10 đặc trưng đầu tiên, đã chuẩn hóa) đã được nạp vào biến X và y.

Hướng dẫn

100 XP
  • Truyền số lượng mẫu huấn luyện vào range().
  • Điền hàm loss cho logistic regression.
  • So sánh các hệ số với LogisticRegression của sklearn.