Источник: Nuances of Programming Алгоритмы машинного обучения делятся на контролируемые и неконтролируемые. Алгоритмы контролируемого обучения моделируют отношения между помеченными входными и выходными данными (также известными как целевые данные). Впоследствии такая модель используется для предсказания метки новых наблюдений с помощью новых помеченных входных данных. Если целевая переменная дискретная, алгоритм решает задачи классификации, а если целевая переменная непрерывная  —  алгоритм используется для задач регрессии...

Логистическая регрессия (LogReg) – это алгоритм классификации, используемый для отнесения наблюдений к дискретному набору классов. В отличие от Линейной регрессии (Linear Regression), которая выводит непрерывные числовые значения, LogReg преобразует свой вывод с помощью Сигмоида (Sigmoid), чтобы вернуть значение вероятности, которое затем может быть округлено в сторону одного из дискретных классов: Логистическая регрессия и Scikit-learn Натренируем Нейронную сеть (Neural Network), предсказывающую, согласится ли клиент банка взять кредит...