Logistic Regression Visualizer
Data point များကို 0 သို့မဟုတ် 1 အဖြစ် ပိုင်းခြားပေးသည့် Sigmoid probability line နှင့် Loss function သက်ရောက်ပုံကို interactive လေ့လာကြည့်ပါ။
Logistic Regression Visualizer
Binary Classification: Linear boundary w₁x₁ + w₂x₂ + b = 0 → Sigmoid σ(z) ∈ [0, 1]
Accuracy: 88%
Log Loss: 0.3190
Click to add:
z = (0.80) · x₁ + (0.80) · x₂ + (-5.00) → P(y=1) = σ(z)
Learning Rate η0.2
Weight w₁0.80
Weight w₂0.80
Bias b-5.00