分類

模組預估長度：70 分鐘

學習目標

• 為二元分類模型決定適當的閾值。
• 計算並選擇適當的指標，以便評估二元分類模型。
• 解讀 ROC 和 AUC

必要條件：

本單元假設您熟悉下列模組所涵蓋的概念：

• 機器學習簡介
• 線性迴歸
• 邏輯迴歸

在邏輯迴歸模組中 您已學會如何使用 S 函數 ，將原始模型輸出內容轉換為介於 0 到 1 之間的值，藉此進行機率性 例如預測特定電子郵件 都是垃圾內容不過，如果您的目標是產生機率 類別—例如，預測特定電子郵件是否為「垃圾郵件」或「非垃圾郵件」？

分類為 用來預測哪些類別 範例所屬的所有類別。在本單元中 這個邏輯迴歸模型可以預測 二元分類 用於預測兩個類別之一您也會瞭解如何選擇及計算適當的指標，以評估分類模型的預測品質。最後，您將簡要瞭解多類別分類問題，本課程稍後會進一步討論這項問題。

重要字詞：

• 二元分類
• Class
• 分類
• 多元分類
• S函數