Di Modul regresi logistik, Anda telah mempelajari cara menggunakan fungsi sigmoid untuk mengonversi output model mentah menjadi nilai antara 0 dan 1 untuk membuat prediksi probabilistik—misalnya, memprediksi bahwa email tertentu memiliki peluang 75% menjadi spam. Namun, bagaimana jika sasaran Anda bukan untuk menghasilkan probabilitas, tetapi kategori—misalnya, memprediksi apakah email tertentu adalah "spam" atau "bukan spam"?
Klasifikasi adalah tugas memprediksi dari sekumpulan class (kategori) mana contoh tersebut berasal. Dalam modul ini, Anda akan mempelajari cara mengonversi model regresi logistik yang memprediksi probabilitas menjadi klasifikasi biner yang memprediksi salah satu dari dua class. Anda juga akan belajar cara memilih dan menghitung metrik yang sesuai untuk mengevaluasi kualitas terhadap prediksi model klasifikasi. Akhirnya, Anda akan mendapatkan pengantar singkat tentang klasifikasi kelas multi-kelas masalah, yang akan dibahas lebih mendalam di materi ini.