Mantıksal regresyon modülünde, ham model çıktısını 0 ile 1 arasında bir değere dönüştürerek olasılık tahminleri yapmak için sigmoid işlevini nasıl kullanacağınızı öğrendiniz. Örneğin, belirli bir e-postanın spam olma olasılığının %75 olduğunu tahmin edebilirsiniz. Ancak hedefiniz olasılık değil de bir kategori (ör. belirli bir e-postanın "spam" mi yoksa "spam değil" mi olduğunu tahmin etmek) döndürmekse ne olur?
Sınıflandırma: tahmin etme görevi, belirli bir sınıfın (kategoriler) görürsünüz. Bu modülde, olasılığı tahmin eden mantıksal regresyon modelini, iki sınıftan birini tahmin eden ikili sınıflandırma modeline nasıl dönüştüreceğinizi öğreneceksiniz. Ayrıca, sınıflandırma modelinin tahminlerinin kalitesini değerlendirmek için uygun metrikleri nasıl seçeceğinizi ve hesaplayacağınızı da öğreneceksiniz. Son olarak, çok sınıflı sınıflandırma ele alacağız.