ロジスティック回帰と確率
Python で学ぶ線形分類器
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
ロジスティック回帰の確率
正則化なし $(C=10^8)$:
ロジスティック回帰の確率
正則化なし $(C=10^8)$:
- モデル係数:
[[1.55 1.57]] - モデル切片:
[-0.64]
ロジスティック回帰の確率
正則化なし $(C=10^8)$:
- モデル係数:
[[1.55 1.57]] - モデル切片:
[-0.64]
正則化あり $(C=1)$:
- モデル係数:
[[0.45 0.64]] - モデル切片:
[-0.26]
これらの確率はどのように計算されるか？
- ロジスティック回帰の予測: モデルの生出力の符号
- ロジスティック回帰の確率: 生出力を「圧縮」したもの
