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二項分類 - Training
二項分類モデルのトレーニング モデルをトレーニングするには、アルゴリズムを使用して、クラス ラベル... 二項分類モデルのトレーニング モデルをトレーニングするには、アルゴリズムを使用して、クラス ラベルが true (患者が糖尿病である) である "確率" を計算する関数にトレーニング データを渡します。 確率は 0.0 から 1.0 の値として測定され、考えられる "すべて" のクラスの "合計" 確率が 1.0 になります。 たとえば、患者が糖尿病である確率が 0.7 の場合、対応する (患者が糖尿病でない) 確率は 0.3 です。 二項分類に使用できるアルゴリズムは多数あります。たとえば "ロジスティック回帰" は、次のように、0.0 から 1.0 の値を持つ "シグモイド" 関数 (S 字型) を派生させます。 Note 機械学習における "ロジスティック回帰" は、その名前に反し、回帰ではなく分類に使用されます。 重要な点は、生成される関数の "ロジスティック" な性質です。これは