「ロジスティック回帰」モジュールでは、 シグモイド関数の使い方を学びました。 未加工のモデル出力を 0 ～ 1 の値に変換して、確率を たとえば、特定のメールが 75% の確率で できます。しかし、目標が確率の出力ではなく （例: 特定のメールが「迷惑メール」かどうかを予測）「迷惑メールではない」と回答します。
分類: 一連のクラスのうちどれがどれかを予測するタスク （カテゴリ）を指定します。このモジュールでは、Terraform を使用して ロジスティック回帰モデルで、確率を バイナリ分類 2 つのクラスのうちの 1 つを予測するモデルです。また、 適切な指標を選択して計算し、指標の品質を評価 提供します。最後に、クラウド コンピューティング モデルである マルチクラス分類 問題があります。これについては、このコースで後ほど詳しく説明します。