import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, tree from sklearn.metrics import accuracy_score, confusion_matrix from sklearn.metrics import precision_score, recall_score, f1_score # digitsデータをロード digits = datasets.lo…

ヘッセ行列 ヘッセ行列を計算します。 目的関数をで微分した計算結果は、ロジスティック回帰 - 多値分類の記事より、以下の式でした。目的関数をで微分した後、で微分したヘッセ行列を求めます。の5行目の式変形ですが、ロジスティック回帰 - 多値分類の記事…

確率的識別モデル 2クラス分類のロジスティック回帰では、目的変数(ラベル)はでした。 多クラス分類のロジスティック回帰では、目的変数に対して--符号化法を使用します。 例えば、5クラスの場合、クラス2のパターンは次の目的変数ベクトルで与えられます。2…