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En el módulo Regresión logística,
Aprendiste a usar la función sigmoidea
para convertir la salida del modelo sin procesar en un valor entre 0 y 1 para hacer que el valor sea
predicciones. Por ejemplo, predecir que un determinado correo electrónico tiene un 75% de probabilidades de
es spam. Pero ¿qué pasa si tu objetivo no es generar una probabilidad, sino una
categoría; por ejemplo, predecir si un determinado correo electrónico es "spam" o "no es spam"?
Clasificación es
la tarea de predecir cuál de un conjunto de clases
(categorías) a las que pertenece un ejemplo. En este módulo, aprenderás a convertir
un modelo de regresión logística que predice una probabilidad en un
clasificación binaria
que predicen una de dos clases. También aprenderás a
elegir y calcular métricas adecuadas para evaluar la calidad de un
de clasificación del modelo de clasificación. Por último, verás una breve introducción
clasificación de clases múltiples
problemas, que se analizan con más detalle más adelante en el curso.
