При каких условиях логистическая регрессия может плохо справляться с задачей классификации?
🧠 Тематика вопроса:
Данная дисциплина изучает ключевые принципы и методы анализа данных, включая сбор, обработку и визуализацию информации. Рассматриваются современные инструменты и технологии, применяемые в машинном обучении и статистике. Особое внимание уделяется практическому применению навыков для решения реальных задач в различных областях. Курс также охватывает основы программирования и работу с большими массивами данных, что позволяет студентам развивать компетенции, востребованные на современном рынке труда.
Варианты ответа:
- При наличии линейной зависимости
- При высокой многомерности признаков
- При нелинейных связях в данных
Ответ будет доступен после оплаты
📚 Похожие вопросы по этой дисциплине
- Диапазон значений ……… принимает сигмоидная функция
- Какой loss (функция потерь) используется в логистической регрессии?
- Значение 0.5 на выходе сигмоидной функции для двоичной классификации означает ………..
- Упорядочите действия при интерпретации коэффициентов логистической регрессии.
- Как решается проблема переобучения в логистической регрессии?