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Binärklassifizierungsmodelle sagen ein binäres Ergebnis vorher (eine von zwei Klassen). Verwenden Sie diesen Modelltyp für Ja- oder Nein-Fragen. Beispiel: Sie können ein binäres Klassifizierungsmodell erstellen, um vorherzusagen, ob ein Kunde ein Abo erwerben würde. Im Allgemeinen erfordert ein binäres Klassifizierungsproblem weniger Daten als andere Modelltypen.
Klassifizierungsmodelle mit mehreren Klassen sagen eine Klasse aus drei oder mehr gesonderten Klassen vorher. Verwenden Sie diesen Modelltyp für die Kategorisierung. Beispiel: Als Einzelhändler möchten Sie ein Klassifizierungsmodell mit mehreren Klassen erstellen, um Kunden in verschiedene Personen zu unterteilen.
Regressionsmodelle sagen einen kontinuierlichen Wert voraus. Beispiel: Als Einzelhändler möchten Sie ein Regressionsmodell erstellen, um vorherzusagen, wie viel ein Kunde im nächsten Monat ausgeben wird.
Workflow für das Erstellen eines Klassifizierungs- oder Regressionsmodells und das Erstellen von Inferenzen
So erstellen Sie ein Klassifizierungs- oder Regressionsmodell in Vertex AI:
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],[],[],[],null,["# Classification and regression overview\n\n**Binary classification** models predict a binary outcome (one of\ntwo classes). Use this model type for yes or no questions. For example, you might want\nto build a binary classification model to predict whether a customer would\nbuy a subscription. Generally, a binary classification\nproblem requires less data than other model types.\n\n\n**Multi-class classification** models predict one class from three\nor more discrete classes. Use this model type for categorization. For example, as a\nretailer, you might want to build a multi-class classification model to segment\ncustomers into different personas.\n\n\n**Regression** models predict a continuous value. For example, as a retailer,\nyou might want to build a regression model to predict how much a\ncustomer will spend next month.\n\nWorkflow for creating a classification or regression model and making inferences\n--------------------------------------------------------------------------------\n\nThe process for creating a classification or regression model in\nVertex AI is as follows:\n\n| To see an example of how to create, train, and use an AutoML\n| classification model for online predictions,\n| run the \"AutoML tabular training and prediction\" notebook in one of the following\n| environments:\n|\n| [Open in Colab](https://colab.research.google.com/github/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/automl/automl-tabular-classification.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open in Colab Enterprise](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/colab/import/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fautoml%2Fautoml-tabular-classification.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open\n| in Vertex AI Workbench](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/workbench/deploy-notebook?download_url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fautoml%2Fautoml-tabular-classification.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n[View on GitHub](https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/automl/automl-tabular-classification.ipynb) \n| To see an example of how to create, train, and use an AutoML\n| regression model for batch predictions,\n| run the \"AutoML training tabular regression model for batch prediction using BigQuery\" notebook in one of the following\n| environments:\n|\n| [Open in Colab](https://colab.research.google.com/github/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/automl/sdk_automl_tabular_regression_batch_bq.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open in Colab Enterprise](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/colab/import/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fautoml%2Fsdk_automl_tabular_regression_batch_bq.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open\n| in Vertex AI Workbench](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/workbench/deploy-notebook?download_url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fautoml%2Fsdk_automl_tabular_regression_batch_bq.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n[View on GitHub](https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/automl/sdk_automl_tabular_regression_batch_bq.ipynb) \n| To see an example of how to create, train, and use an AutoML\n| regression model for online predictions,\n| run the \"AutoML training tabular regression model for online prediction using BigQuery\" notebook in one of the following\n| environments:\n|\n| [Open in Colab](https://colab.research.google.com/github/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/automl/sdk_automl_tabular_regression_online_bq.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open in Colab Enterprise](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/colab/import/https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fautoml%2Fsdk_automl_tabular_regression_online_bq.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [Open\n| in Vertex AI Workbench](https://console.cloud.google.com/vertex-ai/workbench/deploy-notebook?download_url=https%3A%2F%2Fraw.githubusercontent.com%2FGoogleCloudPlatform%2Fvertex-ai-samples%2Fmain%2Fnotebooks%2Fofficial%2Fautoml%2Fsdk_automl_tabular_regression_online_bq.ipynb)\n|\n|\n| \\|\n|\n| [View on GitHub](https://github.com/GoogleCloudPlatform/vertex-ai-samples/blob/main/notebooks/official/automl/sdk_automl_tabular_regression_online_bq.ipynb)"]]
