Читать книгу Praxiseinstieg Machine Learning mit Scikit-Learn, Keras und TensorFlow - Aurélien Géron - Страница 142

Gut, Sie wissen nun, wie ein logistisches Regressionsmodell Wahrscheinlichkeiten abschätzt und Vorhersagen trifft. Aber wie lässt es sich trainieren? Das Trainingsziel ist, den Parametervektor θ so zu setzen, dass das Modell bei positiven Datenpunkten (y = 1) hohe Wahrscheinlichkeiten und bei negativen Datenpunkten (y = 0) geringe Wahrscheinlichkeiten abschätzt. Diese Idee ist in der Kostenfunktion in Formel 4-16 für einen einzelnen Trainingsdatenpunkt x ausgedrückt.