技術共有

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• ロジスティック回帰:

  • 長所: シンプル、高速、説明が簡単。
  • 欠点: 線形モデルは複雑な関係を処理できない場合があります。

• デシジョンツリー:

  • 利点: 説明が簡単、非線形関係を処理できる。
  • 短所: 過剰適合しやすいため、枝刈りやその他の正則化方法が必要です。

• ランダムフォレスト:

  • 利点: 過学習に対する耐性、優れた堅牢性、強力なパフォーマンス。
  • デメリット：計算量が多く、予測時間が長い。

• サポート ベクター マシン (SVM):

  • 利点: 高次元空間でうまく機能し、非線形関係を処理できます。
  • 欠点: トレーニング時間が長く、パラメーターを調整する必要があります。
• クラスタリング
  • 利点: データにラベルを付ける必要がありません。
  • 短所: 初期値とパラメータの選択に敏感で、ノイズや外れ値が多いデータセットではパフォーマンスが悪く、高次元データや大規模なデータセットの処理が困難です。