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CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "8af40209a41494068c1f42b14c0b450d",
"translation_date": "2025-09-03T16:35:15+00:00",
"source_file": "2-Regression/4-Logistic/assignment.md",
"language_code": "tw"
}
-->
# 重試一些回歸
## 說明
在課程中，你使用了南瓜數據的一個子集。現在，回到原始數據，嘗試使用所有清理和標準化後的數據來建立一個邏輯回歸模型。
## 評分標準
| 標準 | 卓越表現 | 基本表現 | 需要改進 |
| -------- | ----------------------------------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------ | ----------------------------------------------------------- |
| | 提供了一個解釋清楚且表現良好的模型的筆記本 | 提供了一個表現最低限度的模型的筆記本 | 提供了一個表現不佳的模型的筆記本或未提供 |
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** 免責聲明**：
本文件已使用 AI 翻譯服務 [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) 進行翻譯。儘管我們努力確保翻譯的準確性，但請注意，自動翻譯可能包含錯誤或不準確之處。原始文件的母語版本應被視為權威來源。對於關鍵資訊，建議使用專業人工翻譯。我們對因使用此翻譯而引起的任何誤解或錯誤解釋不承擔責任。
