There are subtleties among these qu

There are subtleties among these questions that should be brought out. For business applications we often want a numerical prediction over a categorical target. In the churn example, a basic yes/no prediction of whether a customer is likely to continue to subscribe to the service may not be sufficient; we want to model the probability that the customer will continue. This is still considered classification modeling rather than re‐ gression because the underlying target is categorical. Where necessary for clarity, this is called “class probability estimation.”

Kết quả (Việt) 1:

Có những tinh tế trong số những câu hỏi này nên được đưa ra. Cho các ứng dụng kinh doanh chúng tôi thường muốn dự đoán số trên một mục tiêu phân loại. Trong ví dụ khuấy, cơ bản có/không dự đoán của cho dù một khách hàng có khả năng để tiếp tục để đăng ký các dịch vụ có thể không được đầy đủ; chúng tôi muốn mẫu xác suất mà khách hàng sẽ tiếp tục. Điều này vẫn được coi là phân loại mô hình thay vì re‐ gression vì các mục tiêu cơ bản là categorical. Trường hợp cần thiết cho rõ ràng, điều này được gọi là "lớp học dự toán xác suất."

Kết quả (Việt) 2:

Có sự tinh tế trong những câu hỏi này cần được đưa ra. Đối với các ứng dụng kinh doanh, chúng tôi thường muốn có một dự đoán số hơn một mục tiêu phân loại. Trong ví dụ nổi sóng, một có cơ bản / không dự đoán về việc liệu khách hàng có thể tiếp tục đăng ký dịch vụ có thể không đầy đủ; chúng ta muốn mô hình xác suất mà khách hàng sẽ tiếp tục. Điều này vẫn được coi là mô hình phân loại hơn là hồi quy vì các mục tiêu cơ bản là phân loại. Trường hợp cần thiết cho rõ ràng, điều này được gọi là "dự lớp xác suất."