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1.

傳統迴歸和分類模型之間有何差異？

迴歸模型會提供標籤 (例如「櫻桃」/「香蕉」)，但分類模型會計算連續數字

分類模型和線性迴歸模型是同一事物的兩個名稱

分類模型會提供標籤 (例如「櫻桃」/「香蕉」)，但迴歸模型會計算連續數字

2.

要如何改善模型在真實世界的表現？

新增特徵

視情況而定，新增和移除特徵都會有所幫助

移除特徵

3.

為何羅吉斯迴歸會使用對數損失，而非更直覺的成本函式？

對數損失對於模型錯誤的處置更加嚴格，即使這些錯誤很接近正確答案

這是計算分類標籤錯誤的唯一方法

如果模型錯誤很接近正確答案，對數損失會比較寬容地處置這個錯誤

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