लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉड्यूल में, आपने सिगमॉइड फ़ंक्शन को इस्तेमाल करने का तरीका सीखा रॉ मॉडल आउटपुट की वैल्यू को 0 और 1 के बीच की वैल्यू में बदलकर प्रॉबेब्लिस्टिक बनाया जा सकता है उदाहरण के लिए, यह अनुमान लगाना कि किसी ईमेल में स्पैम बनना. लेकिन, तब क्या होगा, जब आपका लक्ष्य आउटपुट की संभावना न हो, लेकिन कैटगरी—उदाहरण के लिए, यह अनुमान लगाना कि दिया गया ईमेल "स्पैम" है या नहीं या "स्पैम नहीं है"?
क्लासिफ़िकेशन यह अनुमान लगाने का काम है कि क्लास के किस सेट का (कैटगरी) वह भी जिसका एक उदाहरण है. इस मॉड्यूल में, आप कन्वर्ज़न के तरीके के बारे में जानेंगे एक लॉजिस्टिक रिग्रेशन मॉडल, जो बाइनरी क्लासिफ़िकेशन जो दो में से एक क्लास का अनुमान लगाता है. आपको यह भी पता चलेगा कि मेट्रिक की क्वालिटी का आकलन करने के लिए, सही मेट्रिक चुन सकते हैं और उनकी गणना कर सकते हैं क्लासिफ़िकेशन मॉडल के अनुमान की जानकारी देता है. आख़िर में, आपको मल्टी-क्लास क्लासिफ़िकेशन जिन समस्याओं के बारे में, कोर्स के आखिर में विस्तार से चर्चा की गई है.