So, you have a lot of freedom here in defining and choosing your features and once you complete all these features the model learns the weights for all these feature features the weights lambdas and then this is very very simple function to compute the probability of plus given any observation.
तो, आपको अपनी फीचर्स को परिभाषित करने और चुनने में यहाँ बहुत स्वतंत्रता है और एक बार जब आप इन सभी विशेषताओं को पूरा कर लेते हैं तो मॉडल इन सभी फीचर्स के लिए वेट सीखता है और वैटस लैम्ब्डा के फीचर देता है और फिर कोई भी ओब्सेर्वेशन प्लस की संभावना की गणना करने के लिए यह बहुत सरल कार्य है।