分類

ロジスティック回帰モジュールでは、シグモイド関数を使用して、未加工のモデル出力を 0～1 の値に変換し、確率的な予測を行う方法を学習しました。たとえば、特定のメールにはスパムである確率が 75% あると予測します。ただし、確率ではなくカテゴリを出力することが目標の場合はどうすればよいでしょうか。たとえば、特定のメールが「スパム」か「スパム以外」かを予測する場合はどうすればよいでしょうか。

分類は、サンプルが属するクラス（カテゴリ）のセットのうちのどれかを予測するタスクです。このモジュールでは、確率を予測するロジスティック回帰モデルを、2 つのクラスのいずれかを予測するバイナリ分類モデルに変換する方法を学習します。また、分類モデルの予測の品質を評価するために適切な指標を選択して計算する方法についても学習します。最後に、マルチクラス分類の問題について簡単に説明します。この問題については、コースの後半で詳しく説明します。

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理解度チェック（10 分）
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しきい値と混同行列（12 分）