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분류
컬렉션을 사용해 정리하기
내 환경설정을 기준으로 콘텐츠를 저장하고 분류하세요.
학습 목표
이진 분류 모델에 적합한 임곗값을 결정합니다.
바이너리를 평가하기에 적합한 측정항목을 계산하고 선택합니다.
분류 모델입니다.
ROC와 AUC 해석
를 통해 개인정보처리방침을 정의할 수 있습니다.
기본 요건:
이 모듈에서는
확인할 수 있습니다
로지스틱 회귀 모듈 에서는
시그모이드 함수 를 사용해
원시 모델 출력을 0과 1 사이의 값으로 변환하여 확률적
예를 들어 주어진 이메일이 이메일을 전송할 확률이 75% 라고 예측하면
스팸일 수 있습니다. 하지만 목표가 확률을 출력하는 것이 아니라
카테고리(예: 특정 이메일이 '스팸'인지 예측) 또는 '스팸 아님' 중 무엇을 고르시겠어요?
분류 는
클래스 집합 중 어느 것이
어느 것이 포함되는지 예측하는 작업
(카테고리)를 보여줍니다. 이 모듈에서는
확률을 예측하는 로지스틱 회귀 모델입니다.
이진 분류
예측하는 데 사용됩니다. 또한 Cloud Build를 사용하여
캠페인의 품질을 평가하는 적절한 측정항목을 선택하고 계산하여
분류 모델의 예측입니다. 마지막으로 Google Cloud의
다중 클래스 분류
이러한 문제에 대해서는 과정의 후반부에서 더 자세히 다루겠습니다.
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최종 업데이트: 2024-08-13(UTC)
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