🤔 В каких случаях логистическая регрессия на задачах классификации будет работать лучше, чем случайный лес?Логистическая регрессия может работать лучше, чем случайный лес, когда данные линейно разделимы или когда модель должна быть интерпретируемой. Логистическая регрессия проще и менее склонна к переобучению, особенно на небольших и чистых наборах данных. Случайный лес может давать более сложные предсказания, но при этом быть менее интерпретируемым. В задачах, где важна простота и скорость работы модели, логистическая регрессия может быть предпочтительнее.
Ставь
👍 если знал ответ,
🔥 если нет
Забирай
📚 Базу знаний