Mantıksal regresyon modülünde, sigmoid işlevini nasıl kullanacağınızı öğrendiniz. olasılıksal hale getirmek için ham model çıkışını 0 ile 1 arasında bir değere dönüştürmek (örneğin, belirli bir e-postanın gönderilme olasılığının% 75 olduğunu tahmin etmek) spam olmaktır. Peki, hedefiniz olasılık değil de olasılık kategorisi (örneğin, belirli bir e-postanın "spam" olup olmadığını tahmin etme) veya "spam değil" mi?
Sınıflandırma: tahmin etme görevi, belirli bir sınıfın (kategoriler) görürsünüz. Bu modülde, bir olasılığı tahmin eden mantıksal regresyon ikili program sınıflandırması tahmine dayalı modeldir. Ayrıca kalite güvencesi uygun metrikleri seçerek ve hesaplayarak, projenizin kalitesini sınıflandırma modelinin tahminleri. Son olarak, çok sınıflı sınıflandırma ele alacağız.