[MÚSICA] Lo que hemos cubierto hasta ahora es mayormente una revisión de lo que
se ha visto en el primer curso de la especialización. En este punto, vamos a ir mucho más profundo en los conceptos fundamentales
que se asocian en la regresión logística. En particular, en regresión logística,
no predecimos solo +1 o -1. Predecimos una probabilidad. ¿Qué tan probable es que
este comentario sea positivo? ¿Qué tan probable es que sea negativo? Y esas probabilidades son
sumamente útiles porque nos dan una indicación de cuán seguros estamos
acerca de las predicciones que realizamos. Así, hasta ahora hablamos sobre tomar el puntaje,
lanzándolo a la función seno. Decidiendo si es un comentario positivo
o negativo, entonces +1 o -1. Sin embargo, no todos los comentarios
son creados igual. Por ejemplo, Rita dice,
el sushi y todo lo demás estuvo increíble. Eso es definitivamente un +1,
me siento muy bien al respecto. Pero si Rita dice, el sushi estuvo bueno, el servicio estuvo bien.
No sé que pensará la gente de eso. Podría ser un +1,
podría ser un -1. Si la persona es muy agradable, podrían
sentirse mal al escribir críticas negativas, podrían escribir eso cuando
quisieron decir una crítica negativa. Entonces, ¿Cómo puedo capturar el hecho
de que para la primera estoy seguro que Ŷ es +1 mientras que para
la siguiente podría decir no sé si Ŷ es +1 o -1
entonces voy a decir que Ŷ es +1 con probabilidad 0.5
por lo que de cualquier forma está bien. [MÚSICA]