LogisticRegression đa lớp
Mở rộng logistic từ hai lớp sang nhiều lớp và đọc ma trận xác suất.
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: binary logistic, class probabilities, three labels.
Nội dung đề bài
Mục tiêu kiến thức
Mở rộng logistic từ hai lớp sang nhiều lớp và đọc ma trận xác suất.
Mô tả bài toán
Đây là bài số 354 trong tầng Phân loại và học không giám sát. Bài dùng thư viện LogisticRegression multiclass 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 đa lớp, trả classes, predictions và predict_proba cho query.
def fit_multiclass_logistic(X, y, new_X):Input
X/y có ít nhất ba lớp và new_X cùng số feature.
Output
Dictionary classes, predictions và probability matrix có số cột bằng số lớp.
Ràng buộc
Không tự ghép nhiều binary model; dùng classifier đa lớp của scikit-learn.
Ví dụ
Giải thích
Ba cụm điểm quanh các hướng khác nhau được dự đoán thành ba nhãn 0, 1, 2.
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.