Régression logistique et probabilités
Classifieurs linéaires en Python
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Probabilités en régression logistique
Sans régularisation $(C=10^8)$ :
Probabilités en régression logistique
Sans régularisation $(C=10^8)$ :
- coefficients du modèle :
[[1.55 1.57]] - intercept du modèle :
[-0.64]
Probabilités en régression logistique
Sans régularisation $(C=10^8)$ :
- coefficients du modèle :
[[1.55 1.57]] - intercept du modèle :
[-0.64]
Avec régularisation $(C=1)$ :
- coefficients du modèle :
[[0.45 0.64]] - intercept du modèle :
[-0.26]
Comment ces probabilités sont-elles calculées ?
- prédictions de régression logistique : signe de la sortie brute du modèle
- probabilités de régression logistique : sortie « aplatie » (sigmoïde) de la sortie brute
