З модуля Логістична регресія ви дізналися, як використовувати сигмоїдну функцію, щоб перетворювати необроблені вихідні дані моделі на значення від 0 до 1, а потім робити ймовірнісні прогнози, наприклад, визначати, що певний електронний лист є спамом із вірогідністю 75%. Але що як ваша мета – вивести не ймовірність, а категорію (наприклад, прогнозувати для електронного листа, "спам" це чи "не спам")?
Класифікація – це завдання прогнозувати, до якого з ряду класів (категорій) належить приклад. Із цього модуля ви дізнаєтеся, як перетворити модель логістичної регресії, що прогнозує імовірність, у модель двійкової класифікації, яка вибирає один із двох класів. Ви також дізнаєтеся, як вибрати й розрахувати відповідні показники для оцінювання якості прогнозів моделі класифікації. Наприкінці ви коротко ознайомитеся з проблемами багатокласової класифікації, про які йдеться в одному з наступних модулів курсу.