Оптимизируйте свои подборки
Сохраняйте и классифицируйте контент в соответствии со своими настройками.
В модуле «Логистическая регрессия» вы узнали, как использовать сигмовидную функцию для преобразования необработанных выходных данных модели в значение от 0 до 1, чтобы делать вероятностные прогнозы — например, прогнозировать, что данное электронное письмо с вероятностью 75 % будет спамом. Но что, если ваша цель — не вероятность, а категория — например, предсказать, является ли данное электронное письмо «спамом» или «не спамом»?
Классификация — это задача предсказать, к какому из множества классов (категорий) принадлежит образец. В этом модуле вы узнаете, как преобразовать модель логистической регрессии, прогнозирующую вероятность, в модель двоичной классификации , прогнозирующую один из двух классов. Вы также узнаете, как выбирать и рассчитывать подходящие метрики для оценки качества прогнозов модели классификации. Наконец, вы получите краткое введение в проблемы многоклассовой классификации , которые более подробно обсуждаются далее в этом курсе.
[[["Прост для понимания","easyToUnderstand","thumb-up"],["Помог мне решить мою проблему","solvedMyProblem","thumb-up"],["Другое","otherUp","thumb-up"]],[["Отсутствует нужная мне информация","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Слишком сложен/слишком много шагов","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Устарел","outOfDate","thumb-down"],["Проблема с переводом текста","translationIssue","thumb-down"],["Проблемы образцов/кода","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Другое","otherDown","thumb-down"]],["Последнее обновление: 2024-11-11 UTC."],[[["This module focuses on converting logistic regression models into binary classification models for predicting categories instead of probabilities."],["You'll learn how to determine the optimal threshold for classification, calculate and select appropriate evaluation metrics, and interpret ROC and AUC."],["The module covers binary and provides an introduction to multi-class classification, building upon prior knowledge of machine learning, linear regression, and logistic regression."],["The content explores methods for evaluating the quality of classification model predictions and applying them to real-world scenarios."]]],[]]