Thay vì dự đoán chính xác 0 hoặc 1, sự hồi quy logistic sẽ tạo ra một xác suất — một giá trị giữa 0 và 1, độc quyền. Ví dụ: hãy xem xét một mô hình hồi quy hậu cần để phát hiện nội dung rác. Nếu mô hình dự đoán một giá trị 0,932 trên một email cụ thể, thì xác suất email đó là 93,2%. Nói chính xác hơn, điều đó có nghĩa là trong giới hạn các ví dụ về đào tạo vô hạn, tập hợp các ví dụ mà mô hình dự đoán 0,932 thực sự sẽ là spam 93,2% thời gian và 6,8% còn lại thì không.
Trừ khi có lưu ý khác, nội dung của trang này được cấp phép theo Giấy phép ghi nhận tác giả 4.0 của Creative Commons và các mẫu mã lập trình được cấp phép theo Giấy phép Apache 2.0. Để biết thông tin chi tiết, vui lòng tham khảo Chính sách trang web của Google Developers. Java là nhãn hiệu đã đăng ký của Oracle và/hoặc các đơn vị liên kết với Oracle.
Cập nhật lần gần đây nhất: 2022-09-27 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"Thiếu thông tin tôi cần"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Quá phức tạp/quá nhiều bước"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Đã lỗi thời"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Vấn đề về bản dịch"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Vấn đề về mẫu/mã"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Khác"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Dễ hiểu"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Giúp tôi giải quyết được vấn đề"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Khác"
}]