You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
14 lines
1.5 KiB
14 lines
1.5 KiB
# 回帰の再試行
|
|
|
|
## 手順
|
|
|
|
このレッスンでは、かぼちゃデータの一部を使用しました。今度は、元のデータに戻り、すべてのデータをクリーンアップして標準化し、ロジスティック回帰モデルを構築してみましょう。
|
|
|
|
## 評価基準
|
|
|
|
| 基準 | 優秀 | 適切 | 改善の余地あり |
|
|
| -------- | -------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------- | -------------------------------------------------------- |
|
|
| | よく説明され、パフォーマンスの良いモデルを持つノートブックが提出される | 最低限のパフォーマンスを持つモデルを持つノートブックが提出される | パフォーマンスの低いモデル、またはモデルがないノートブックが提出される |
|
|
|
|
**免責事項**:
|
|
この文書は機械翻訳AIサービスを使用して翻訳されています。正確さを期していますが、自動翻訳には誤りや不正確さが含まれる場合があります。元の言語で記載された原文を信頼できる情報源と見なしてください。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。この翻訳の使用に起因する誤解や誤った解釈については責任を負いかねます。 |