1)线性回归模型的解释性是决策树、随机森林、xgboost 无法比拟的,也无法取代。
2)线性回归可以建立线性模型,而 xgboost 是不可以的。举个例子,即使是简单的 y=x+1 的线性关系,xgboost 也无法做到。
3)线性模型计算简单,适用于快速部署。
参考 http://www.sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1001268
本文阐述了线性回归模型在决策树、随机森林、xgboost等算法中无法比拟的解释性和快速部署优势,强调其在建立线性模型方面的独特地位。
1)线性回归模型的解释性是决策树、随机森林、xgboost 无法比拟的,也无法取代。
2)线性回归可以建立线性模型,而 xgboost 是不可以的。举个例子,即使是简单的 y=x+1 的线性关系,xgboost 也无法做到。
3)线性模型计算简单,适用于快速部署。
参考 http://www.sofasofa.io/forum_main_post.php?postid=1001268

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