在机器学习领域，模型比较是一个关键步骤。以下是一些常用的机器学习模型及其比较：

  • 线性回归：适用于预测连续值。
  • 逻辑回归：适用于分类问题，尤其是二分类。
  • 决策树：易于理解和解释，但可能过拟合。
  • 随机森林：通过构建多个决策树，提高预测准确率。
  • 支持向量机（SVM）：适用于高维数据，但计算成本较高。

如何选择合适的模型？

选择合适的模型需要考虑以下因素：

  • 数据量：数据量较大时，可以考虑使用复杂度较高的模型。
  • 特征数量：特征数量较多时，可以考虑使用集成学习方法。
  • 目标问题：根据目标问题选择合适的模型。

机器学习模型

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