線形モデル
線形モデルは、多次元のデーターに対しては非常に強力
つまり、過学習に注意する必要がある (機械学習の検証方法)
Pythonで始める機械学習p67に良くまとまっている
パラメーターは、アルファorCの正則化調整が重要
線形モデルは、基本的に非常に高速、予測も高速
予測手法がわかりやすい
課題としては、係数の意味が理解しにくい
特徴量の数が、サンプルの個数よりも多いときに性能を発揮する
https://riptutorial.com/ja/machine-learning/example/23896/ロジスティック回帰とsvmの違い
SVMは、分割する線の周りにスペースを取りたがる、ロジスティック回帰は違う
https://gyazo.com/9e4232cd3ac81458a4cec5de8b27dbbc
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