Читать книгу Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron - Страница 137

Wie in Kapitel 1 besprochen, lassen sich einige Regressionsalgorithmen auch zur Klassifikation einsetzen (und umgekehrt). Die logistische Regression (auch Logit Regression genannt) wird häufig zum Abschätzen der Wahrscheinlichkeit eingesetzt, dass ein Datenpunkt einer bestimmten Kategorie angehört (z.B.: Wie hoch ist die Wahrscheinlichkeit, dass diese E-Mail Spam enthält?). Wenn die geschätzte Wahrscheinlichkeit mehr als 50% beträgt, sagt das Modell vorher, dass der Datenpunkt zu dieser Kategorie gehört (der positiven Kategorie mit dem Label »1«), ansonsten wird das Gegenteil vorhergesagt (d.h., der Punkt gehört der negativen Kategorie mit dem Label »0« an). Damit ist dies ein binärer Klassifikator.