Lojistik regresyon, tam olarak 0 veya 1'i tahmin etmek yerine bir olasılık yaratır. 0 ile 1 arasındaki değerler hariçtir. Örneğin, spam algılama için lojistik regresyon modeli kullanabilirsiniz. Model, belirli bir e-posta iletisinde 0,932 değerini çıkarıyorsa e-posta iletisinin spam olma olasılığının% 93,2 olduğunu belirtir. Daha ayrıntılı şekilde açıklamak gerekirse, sonsuz eğitim örnekleri sınırında, modelin 0,932 olduğunu tahmin ettiği örnek kümesi, zamanın% 93,2'sinde spam olarak kabul edilir, geri kalan% 6,8'lik kısım ise
Aksi belirtilmediği sürece bu sayfanın içeriği Creative Commons Atıf 4.0 Lisansı altında ve kod örnekleri Apache 2.0 Lisansı altında lisanslanmıştır. Ayrıntılı bilgi için Google Developers Site Politikaları'na göz atın. Java, Oracle ve/veya satış ortaklarının tescilli ticari markasıdır.
Son güncelleme tarihi: 2022-09-27 UTC.
[{
"type": "thumb-down",
"id": "missingTheInformationINeed",
"label":"İhtiyacım olan bilgiler yok"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "tooComplicatedTooManySteps",
"label":"Çok karmaşık / çok fazla adım var"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "outOfDate",
"label":"Güncel değil"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "translationIssue",
"label":"Çeviri sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "samplesCodeIssue",
"label":"Örnek veya kod sorunu"
},{
"type": "thumb-down",
"id": "otherDown",
"label":"Diğer"
}]
[{
"type": "thumb-up",
"id": "easyToUnderstand",
"label":"Anlaması kolay"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "solvedMyProblem",
"label":"Sorunumu çözdü"
},{
"type": "thumb-up",
"id": "otherUp",
"label":"Diğer"
}]