вероятности
то есть, в бинарном случае у нас не 1\0, а, например, 0.78\0.22
получается в итоге проблема регрессии или классификации? как оптимальнее решить задачу? спасибо
но ты же можешь без проблем преобразовать твои вероятности в 0 и 1 выбрав порог для классификации
Конечно, но при этом теряется неопределенность в процессе тренировки, которую нужно использовать
так если в регрессию сигмоиду подставить, получится классификация, не?
Ну вот у меня тоже варианты решать региессией
Если это истиные вероятности, то байесовский классификатор зе бест
Сигмоиду регрессируй
А, уже предложили выше, сорян
Бета-регрессия
Спасибо, попробую
Обсуждают сегодня