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テーマ、知りたいこと
回帰分析を行う時の機械学習モデルの使い分けについて理解したい。
背景、状況
機械学習を用いた回帰モデルとして、SVRやLightGBM、深層学習を用いたモデルでは、LSTMやRNNなどがあることを知りました。
ここで質問したいのですが、このようなモデルを皆さんはどのように使い分けているのでしょうか？
調べた結果、様々なモデルがあることはわかったのですが、どのように使い分ければよいかわかりませんでした。
追記
モデルの使い分けだけでなく、回帰に使える機械学習のモデルについて教えていただけるだけでも助かります。
回答1件
#1
総合スコア10699
投稿2024/08/06 11:29
シンプルな方法で課題を解けるのであればその方が良いです。モデルの解釈性が高いからです。
例えば線形回帰といってもリッジ回帰やラッソ回帰、エラスティックネット、ベイズ回帰などもあります。
シンプルな方法では解けない（精度が出ない）場合により複雑な機械学習モデルを使用するのが良いのではないかと思います。
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