Дан следующий набор данных.

x1 x2 y

1 −2 −1

−2 3 1

−1 3 1

Также дана модель логистической регрессии с вектором весов:

w=

0.1

−0.2

0.3

Для каждого из объектов вычислите предсказание модели, то есть p^(x)=11+e−⟨w, x⟩.

Важно, что для корректной работы модели на данных необходимо добавить в них константный фактор, равный 1 и соответствующий весу w0модели.

В качестве ответа заполните таблицу с предсказаниями. Строки в таблице с ответом идут в том же порядке, что и объекты в исходной таблице. Предсказания округлите до 2

 знаков после запятой.

p^(x)=