로지스틱 회귀 모듈에서는 시그모이드 함수를 사용해 원시 모델 출력을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 확률적 예를 들어 주어진 이메일이 이메일을 전송할 확률이 75% 라고 예측하면 스팸일 수 있습니다. 하지만 목표가 확률을 출력하는 것이 아니라 카테고리(예: 특정 이메일이 '스팸'인지 예측) 또는 '스팸 아님' 중 무엇을 고르시겠어요?
분류는 클래스 집합 중 어느 것이 어느 것이 포함되는지 예측하는 작업 (카테고리)를 보여줍니다. 이 모듈에서는 확률을 예측하는 로지스틱 회귀 모델입니다. 이진 분류 예측하는 데 사용됩니다. 또한 Cloud Build를 사용하여 캠페인의 품질을 평가하는 적절한 측정항목을 선택하고 계산하여 분류 모델의 예측입니다. 마지막으로 Google Cloud의 다중 클래스 분류 이러한 문제에 대해서는 과정의 후반부에서 더 자세히 다루겠습니다.