Machine Learning avec Scikit-Learn

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Chapitre 4. Entraînement de modèles

supérieure à 1,6cm, le classicateur prédira que la eur est un Iris virginica, sinon il prédira

que ce n’en est pas un (même s’il n’est pas vraiment sûr de cela):

>>> log_reg.predict([[1.7], [1.5]])

array([1, 0])

La gure 4.24 est une autre représentation graphique du même jeu de données,

obtenue cette fois-ci en croisant deux variables: la largeur des pétales et leur longueur.

Une fois entraîné, le classicateur de régression logistique peut estimer la probabilité

qu’une nouvelle eur soit un Iris virginica en se basant sur ces deux variables. La ligne

en pointillé représente les points où le modèle estime ...