Đọc xác suất từ LogisticRegression
Phân biệt nhãn dự đoán với xác suất để hiểu model confidence.
Tiến độ của tôi ở bài này
Điểm được lưu vào tài khoản sau khi chấm bài.
Đang tải điểm của bạn…
Kiến thức và chủ đề
Kiến thức tiên quyết: LogisticRegression fit/predict, probability sum.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Phân biệt nhãn dự đoán với xác suất để hiểu model confidence.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 351 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện LogisticRegression.predict_proba trên dữ liệu nhỏ, cố định và chạy CPU; mục tiêu là hiểu workflow chứ không bắt học viên tự viết lại thư viện.
Yêu cầu
Fit LogisticRegression và trả classes, ma trận predict_proba cho new_X cùng predictions.
def logistic_probabilities(X, y, new_X):Input
X/y nhị phân và query new_X.
Output
Dictionary classes, probabilities dạng ma trận và predictions.
Ràng buộc
Mỗi hàng probability cộng bằng 1; cột theo đúng thứ tự classes.
Ví dụ
Giải thích
Query rất âm phải có xác suất lớp 0 lớn; query rất dương có xác suất lớp 1 lớn.
Gợi ý và lời giải chỉ mở sau khi bạn bấm Nộp bài. Giáo viên và quản trị viên mở được ngay.
Góp ý & báo lỗi bài tập
Đề bài chưa rõ, test có vấn đề hay bạn có ý tưởng giúp bài tốt hơn? Gửi cho đội ngũ AI Empire nhé — mỗi góp ý đều được đọc.