例えば、梱包サイズを推測するモデルは、線形分離を使った方がいいと思う？
梱包サイズを推測するモデルに関しては、一般的には線形分離よりも非線形分離の方が適している場合があります。梱包サイズは、商品の形状やサイズ、重量、特性などさまざまな要因によって決定されます。これらの要因は通常、線形関係ではうまくモデル化できないことが多いため、非線形分離を使用することが一般的です。
例えば、商品の形状が複雑であったり、商品の重量とサイズの関係が非線形であったりする場合、線形モデルではうまく推測できない可能性があります。そのため、より柔軟な非線形モデルを使用して、梱包サイズを推測する方が適切でしょう。
ただし、具体的な問題やデータの特性によっては、線形モデルでも十分な場合があります。特に、データが単純な関係を持ち、ノイズが少ない場合には、線形モデルを検討することもあります。したがって、梱包サイズを推測するモデルを構築する際には、データの性質や目標に応じて、適切なモデルを選択することが重要です。