Этот браузер больше не поддерживается.
Выполните обновление до Microsoft Edge, чтобы воспользоваться новейшими функциями, обновлениями для системы безопасности и технической поддержкой.
В чем разница между классическими моделями регрессии и моделями классификации?
Модели регрессии возвращают метки результатов, например "вишня"/"банан", в то время как модели классификации возвращают числовые показатели в непрерывном диапазоне
Модели классификации и модели линейной регрессии — два разных названия для одной вещи
Модели классификации возвращают метки результатов, например "вишня"/"банан", в то время как модели регрессии возвращают числовые показатели в непрерывном диапазоне
Как улучшить результативность модели в условиях реального мира?
Путем добавления признаков
В зависимости от ситуации пользу может принести как добавление, так и удаление признаков
Путем удаления признаков
В чем одна из причин, по которой логистическая регрессия использует логистическую функцию потерь, а не более интуитивно понятную функцию стоимости?
Логистическая функция потерь строже относится к ошибкам, даже если результат ближе к правильному
Это единственный способ вычисления ошибки для категориальных меток
Логистическая функция потерь менее строго относится к ошибкам, если результат ближе к правильному
Вы должны ответить на все вопросы перед проверкой.
Были ли сведения на этой странице полезными?