Plotar Regressão Logística Multinomial e um-contra-todos

# Introdução

A regressão logística é um algoritmo de classificação que pode ser usado para problemas de classificação binária e multiclasse. Neste laboratório, utilizaremos a biblioteca scikit-learn para plotar a superfície de decisão de dois modelos de regressão logística, nomeadamente a regressão logística multinomial e a regressão logística um-contra-todos. Usaremos um conjunto de dados de 3 classes e plotaremos a fronteira de decisão dos dois modelos para comparar o seu desempenho.

## Dicas da Máquina Virtual

Após o arranque da máquina virtual, clique no canto superior esquerdo para mudar para a aba **Notebook** para aceder ao [Jupyter Notebook](https://support.labex.io/en/labex-vm/jupyter) para a prática.

Por vezes, pode ser necessário esperar alguns segundos para o Jupyter Notebook terminar de carregar. A validação das operações não pode ser automatizada devido a limitações no Jupyter Notebook.

Se tiver problemas durante o aprendizado, não hesite em contactar o Labby. Forneça feedback após a sessão e resolveremos o problema rapidamente para si.