拟合多类别逻辑回归
在本练习中，您将对手写数字数据集分别拟合两种多类别逻辑回归：one-vs-rest 和 softmax/多项式，并比较结果。手写数字数据集已加载并划分为 X_train、y_train、X_test 和 y_test。
本练习是课程的一部分
Python 中的线性分类器
练习说明
- 通过设置
multi_class参数拟合 one-vs-rest 逻辑回归分类器，并报告结果。 - 通过设置
multi_class参数拟合多项式逻辑回归分类器，并报告结果。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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))