Au lieu de prédire exactement 0 ou 1, la régression logistique génère une probabilité : une valeur entre 0 et 1, exclusive. Prenons l'exemple d'un modèle de régression logistique pour la détection de spam. Si le modèle déduit une valeur de 0,932 sur un e-mail particulier, cela signifie une probabilité de 93,2% que le message soit un spam. Plus précisément, cela signifie que, dans la limite des exemples d'entraînement infinis, l'ensemble d'exemples pour lequel le modèle prédit 0,932 sera en réalité du spam 93,2% du temps, ce qui n'est pas le cas des 6,8% restants.
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Dernière mise à jour le 2022/09/27 (UTC).
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