Логистическая регрессия и вероятности
Линейные классификаторы в Python
Michael (Mike) Gelbart
Instructor, The University of British Columbia
Вероятности логистической регрессии
Без регуляризации $(C=10^8)$:
Вероятности логистической регрессии
Без регуляризации $(C=10^8)$:
- коэффициенты модели:
[[1.55 1.57]] - свободный член:
[-0.64]
Вероятности логистической регрессии
Без регуляризации $(C=10^8)$:
- коэффициенты модели:
[[1.55 1.57]] - свободный член:
[-0.64]
С регуляризацией $(C=1)$:
- коэффициенты модели:
[[0.45 0.64]] - свободный член:
[-0.26]
Как вычисляются эти вероятности?
- предсказания логистической регрессии: знак «сырого» выхода модели
- вероятности логистической регрессии: «сжатый» «сырой» выход модели
