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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?

回帰モデルでは "サクランボ" や "バナナ" のようなラベルが提供されるが、分類モデルでは連続する数値が計算される

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 "サクランボ" や "バナナ" のようなラベルが提供されるが、回帰モデルでは連続する数値が計算される

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?

特徴を追加する

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いっそう厳密である

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。