로지스틱 회귀: 배운 내용 테스트하기 경로로 돌아가기 선형 회귀 모델의 출력이 확률을 제대로 예측하지 못하는 이유는 무엇인가요? 기능당 가중치는 하나만 있습니다. 출력값은 하나만 있습니다. 편향 매개변수는 출력값을 왜곡합니다. 예측은 0과 1 사이의 값으로 제한되지 않습니다. 참 또는 거짓: 시그모이드 함수는 0이나 1 값을 출력하지 않습니다. 참 거짓 참 또는 거짓: 정규화 적용은 선형 회귀 모델을 학습할 때보다 로지스틱 회귀 모델을 학습할 때 덜 중요합니다. 참 거짓 다음 중 선형 회귀 및 로지스틱 회귀와 모두 일치하고 손실 계산에 적합한 손실 함수가 있는 옵션은 무엇인가요? 선형 회귀: 평균 제곱 오차 로지스틱 회귀: 평균 제곱 오차 선형 회귀: 평균 제곱 오차 로지스틱 회귀: 평균 절대 오차 선형 회귀: 평균 제곱 오차 로지스틱 회귀: 로그 손실 선형 회귀: 로그 손실 로지스틱 회귀: 평균 제곱 오차 다음 중 로지스틱 회귀 모델에 효과적인 정규화 기법은 무엇인가요? 드롭아웃 정규화 후기 중단 조기 중단 경사하강법 답변 제출 error_outline 퀴즈를 채점하는 중에 오류가 발생했습니다. 다시 시도해 주세요.
