#logistic_regression
Logistic Regression haqida qisqacha:
👍 Amaliyotga qo’llash anchagina sodda va train qilishda samarali.
👍 Model overfitting muammosiga moyilligi kamroq ammo agar malumotlar to’plami ko'p hususiyatli bo'lsa (high dimensional) bu muammo kuzatiladi.
👍 Ishlashi juda yaxshi agar malumotlar to’plami hususiyatlari (dataset features) chiziqli bo’linadigan bo’lsa.
👎 Ma'lumotlar to'plamini xususiyatlari soni (dataset features) undagi namunalar sonidan katta bo'lganda bu modelni ishlatish tavsiya etilmaydi.
👎 Ma'lumotlar to'plamini mustaqil deb hisoblaydi, bu esa real hayotda kam uchraydi.
👎Model faqat diskret funksiyalarni bashorat qilishda yaxshi ishlaydi.
Tashrif buyuring 🔗 Telegram | Youtube
Logistic Regression haqida qisqacha:
👍 Amaliyotga qo’llash anchagina sodda va train qilishda samarali.
👍 Model overfitting muammosiga moyilligi kamroq ammo agar malumotlar to’plami ko'p hususiyatli bo'lsa (high dimensional) bu muammo kuzatiladi.
👍 Ishlashi juda yaxshi agar malumotlar to’plami hususiyatlari (dataset features) chiziqli bo’linadigan bo’lsa.
👎 Ma'lumotlar to'plamini xususiyatlari soni (dataset features) undagi namunalar sonidan katta bo'lganda bu modelni ishlatish tavsiya etilmaydi.
👎 Ma'lumotlar to'plamini mustaqil deb hisoblaydi, bu esa real hayotda kam uchraydi.
👎Model faqat diskret funksiyalarni bashorat qilishda yaxshi ishlaydi.
Tashrif buyuring 🔗 Telegram | Youtube
👍6