
Знакомство с классификаторами машинного обучения н а осн ове scikit-learn
83
Предсказанная вероятность затем может быть просто преобразована в бинарный вывод
с помощью пороговой функции:
{}
1 if 0.5
ˆ
0виномслучае
z
y
≥
=
σ
.
Если мы посмотрим на предыдущий график сигмоидной функции, это эквивалентно
следующему условному выражению:
{}
1if0.0
ˆ
0виномслучае
z
y
≥
=
.
На самом деле, есть много приложений, где нас интересуют не только предсказанные
метки классов, но и важна оценка вероятности принадлежности к классу (вывод сигмо-
идной функции до применения пороговой функции). Логистическая регрессия исполь-
зуется в прогнозировании погоды, например ...