Mantenha tudo organizado com as coleções
Salve e categorize o conteúdo com base nas suas preferências.
No módulo Regressão logística:
você aprendeu a usar a função sigmoide
converter a saída do modelo bruto a um valor entre 0 e 1 para tornar probabilísticos
previsões, por exemplo, prever que um determinado e-mail tem 75% de chance de
spam. Mas e se sua meta não for produzir probabilidade, mas uma
categoria, por exemplo, prevendo se um e-mail é "spam" ou "não é spam"?
Classificação é
a tarefa de prever quais de um conjunto de classes
(categorias) pertence a um exemplo. Neste módulo, você vai aprender a converter
um modelo de regressão logística que prevê uma probabilidade
classificação binária
de computação que preveem uma de duas classes. Você também vai aprender a
escolher e calcular as métricas apropriadas para avaliar a qualidade
as previsões do modelo de classificação. Por fim, você verá uma breve introdução
classificação multiclasse
que serão discutidos com mais detalhes posteriormente no curso.
