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従来の回帰モデルと分類モデルの違いは何ですか?
回帰モデルは "cherry/'banana" などのラベルを提供しますが、分類モデルでは連続する数値が計算されます
分類モデルと線形回帰モデルは、同じことを表す 2 つの名前である
分類モデルでは"cherry"/"banana" などのラベルが提供されますが、回帰モデルでは連続する数値が計算されます
どうすれば、実際のモデルのパフォーマンスを向上させることができますか?
機能を追加することにより
状況に応じて、特徴の追加と削除のどちらも役に立つ場合がある
特徴を削除する
ロジスティック回帰で、より直感的なコスト関数ではなく、ログ損失が使用される理由の 1 つは何ですか?
ログ損失は、正解に近い場合でも、モデルの誤差に関してより厳密である
カテゴリ ラベルの誤差を計算する唯一の方法である
誤差が正解に近い場合、ログ損失の方がモデルの誤差に対する許容範囲が広い
作業を確認する前にすべての問題に回答する必要があります。
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