लीनियर रिग्रेशन मॉड्यूल में, आपने मॉडल बनाने का तरीका जाना. इससे, संख्या के आधार पर लगातार अनुमान लगाए जा सकते हैं. जैसे, कार में ईंधन की खपत. अगर आपको "क्या आज बारिश होगी?" या "क्या यह ईमेल स्पैम है?" जैसे सवालों के जवाब देने के लिए कोई मॉडल बनाना है, तो क्या करें?
इस मॉड्यूल में एक नए तरह का रिग्रेशन मॉडल पेश किया गया है, जिसे लॉजिस्टिक रिग्रेशन कहा जाता है. इसे किसी नतीजे की संभावना का अनुमान लगाने के लिए डिज़ाइन किया गया है.
[null,null,["आखिरी बार 2024-11-08 (UTC) को अपडेट किया गया."],[[["This module introduces logistic regression, a model used to predict the probability of an outcome, unlike linear regression which predicts continuous numerical values."],["Logistic regression utilizes the sigmoid function to calculate probability and employs log loss as its loss function."],["Regularization is crucial when training logistic regression models to prevent overfitting and improve generalization."],["The module covers the comparison between linear and logistic regression and explores use cases for logistic regression."],["Familiarity with introductory machine learning and linear regression concepts is assumed for this 35-minute module."]]],[]]
