ঠিক 0 বা 1 ভবিষ্যদ্বাণী করার পরিবর্তে, লজিস্টিক রিগ্রেশন একটি সম্ভাব্যতা তৈরি করে- 0 এবং 1 এর মধ্যে একটি মান, একচেটিয়া। উদাহরণস্বরূপ, স্প্যাম সনাক্তকরণের জন্য একটি লজিস্টিক রিগ্রেশন মডেল বিবেচনা করুন। যদি মডেলটি একটি নির্দিষ্ট ইমেল বার্তায় 0.932 এর মান অনুমান করে, তাহলে এটি ইমেল বার্তাটি স্প্যাম হওয়ার সম্ভাবনা 93.2% বোঝায়। আরও স্পষ্টভাবে, এর অর্থ হল অসীম প্রশিক্ষণের উদাহরণের সীমার মধ্যে, মডেলের 0.932 ভবিষ্যদ্বাণী করা উদাহরণগুলির সেটটি আসলে 93.2% সময়ের স্প্যাম হবে এবং বাকি 6.8% হবে না।
পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ
মুদ্রা উল্টানো ভবিষ্যদ্বাণী?
বাঁকানো কয়েনের জন্য হেডসের সম্ভাব্যতার পূর্বাভাস দেওয়ার সমস্যাটি কল্পনা করুন
আপনি মোড়ের কোণ, মুদ্রার ভর ইত্যাদির মতো বৈশিষ্ট্যগুলি ব্যবহার করতে পারেন।
আপনি ব্যবহার করতে পারেন সহজ মডেল কি?
কি ভুল হতে পারে?
পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ
অনেক সমস্যার আউটপুট হিসাবে একটি সম্ভাব্যতা অনুমান প্রয়োজন
লজিস্টিক রিগ্রেশন লিখুন
পণ্য সরবরাহ সংশ্লেষণ
অনেক সমস্যার আউটপুট হিসাবে একটি সম্ভাব্যতা অনুমান প্রয়োজন