С учетом коэффициента и перехвата, Как вручную вычислить оценку вероятности и прогноза для логистической регрессии.
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
X=data_X.values
y=data_Y
clf = LogisticRegression().fit(X, y)
Код ручного вычисления с некоторой ошибкой ниже
import numpy as np
scores=np.array([])
count=0
for x in X:
score=np.dot(x,clf.coef_[0])+clf.intercept_
expScore=np.exp(score)
finalScore=expScore/(1+expScore)
scores=np.append(scores,finalScore)
if count<3:
print(finalScore)
print(scores)
count=count+1
scores
С оценкамия не соответствовал моим оценкам preict_proba, я хочу исправить мой прогнозируемый код Proba для лучшего понимания.