Логистическая регрессия: проверьте свои знания

Предлагаем поучаствовать в экспресс-тесте! Чтобы пройти его, вы должны правильно ответить минимум на 4 вопроса.

Ускоренный курс машинного обучения: логистическая регрессия

  1. Почему результаты модели линейной регрессии плохо предсказывают вероятность?

  2. Правда или ложь: сигмовидная функция никогда не выводит значение 0 или значение 1.

  3. Верно или неверно: применение регуляризации менее важно при обучении моделей логистической регрессии, чем при обучении моделей линейной регрессии.

  4. Какой из следующих вариантов соответствует как линейной регрессии, так и логистической регрессии с соответствующими функциями потерь для расчета потерь?

  5. Что из перечисленного является эффективным методом регуляризации для моделей логистической регрессии?

Эта информация оказалась полезной?