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.
25 lines
1.8 KiB
25 lines
1.8 KiB
<!--
|
|
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
|
|
{
|
|
"original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
|
|
"translation_date": "2025-09-03T22:31:11+00:00",
|
|
"source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
|
|
"language_code": "ja"
|
|
}
|
|
-->
|
|
# 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。元のデータに戻り、すべてのデータをクリーンアップし標準化した上で、ロジスティック回帰モデルを構築してみてください。
|
|
|
|
## 評価基準
|
|
|
|
| 基準 | 優秀な例 | 適切な例 | 改善が必要な例 |
|
|
| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
|
|
| | ノートブックが提示され、モデルが十分に説明され、良好な性能を示している | ノートブックが提示され、モデルが最低限の性能を示している | ノートブックが提示されていない、または性能が不十分なモデル |
|
|
|
|
---
|
|
|
|
**免責事項**:
|
|
この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator](https://github.com/Azure/co-op-translator) を使用して翻訳されています。正確性を追求しておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な部分が含まれる可能性があります。元の言語で記載された文書を正式な情報源としてご参照ください。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解釈について、当方は一切の責任を負いません。 |