Regresja logistyczna i prawdopodobieństwa
Liniowe klasyfikatory w Pythonie
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Prawdopodobieństwa regresji logistycznej
Bez regularyzacji $(C=10^8)$:
Prawdopodobieństwa regresji logistycznej
Bez regularyzacji $(C=10^8)$:
- współczynniki modelu:
[[1.55 1.57]] - wyraz wolny modelu:
[-0.64]
Prawdopodobieństwa regresji logistycznej
Bez regularyzacji $(C=10^8)$:
- współczynniki modelu:
[[1.55 1.57]] - wyraz wolny modelu:
[-0.64]
Z regularyzacją $(C=1)$:
- współczynniki modelu:
[[0.45 0.64]] - wyraz wolny modelu:
[-0.26]
Jak obliczane są te prawdopodobieństwa?
- predykcje regresji logistycznej: znak surowego wyjścia modelu
- prawdopodobieństwa regresji logistycznej: "ściśnięte" surowe wyjście modelu
