Lojistik regresyon, tam olarak 0 veya 1'i tahmin etmek yerine bir olasılık yaratır. 0 ile 1 arasındaki değerler hariçtir. Örneğin, spam algılama için lojistik regresyon modeli kullanabilirsiniz. Model, belirli bir e-posta iletisinde 0,932 değerini çıkarıyorsa e-posta iletisinin spam olma olasılığının% 93,2 olduğunu belirtir. Daha ayrıntılı şekilde açıklamak gerekirse, sonsuz eğitim örnekleri sınırında, modelin 0,932 olduğunu tahmin ettiği örnek kümesi, zamanın% 93,2'sinde spam olarak kabul edilir, geri kalan% 6,8'lik kısım ise
Lojistik Regresyon
Kağıt Para birimleri tahmin ediliyor mu?
Bükülmüş madeni paralar için Heads olasılığını tahmin etme sorununu hayal edin
Bükme açısı, bozuk para kütlesi vb. özellikleri kullanabilirsiniz.
Kullanabileceğiniz en basit model nedir?
Ne sorun olabilir ki?
Lojistik Regresyon
Birçok sorun, çıktı olarak bir olasılık tahmini gerektirir
Lojistik Regresyonu girin
Lojistik Regresyon
Birçok sorun, çıktı olarak bir olasılık tahmini gerektirir