決定木やロジスティック回帰には、ハイパーパラメータはないの？
決定木やロジスティック回帰といったいくつかのアルゴリズムには、他のアルゴリズムほど多くのハイパーパラメータが存在しません。ただし、いくつかのハイパーパラメータが存在する場合があります。
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決定木 (Decision Trees):
- 決定木には、木の深さやノードの分割の基準となる指標（例えば、ジニ不純度やエントロピーなど）などのハイパーパラメータが存在します。特に、過剰適合を防ぐために木の深さを制限する必要がある場合、木の深さの制御が重要です。
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ロジスティック回帰 (Logistic Regression):
- ロジスティック回帰にも、正則化のためのハイパーパラメータが存在します。正則化は、過学習を防ぐために使用され、通常はL1正則化やL2正則化の強度を制御するハイパーパラメータがあります。
これらのハイパーパラメータは、モデルの複雑さや過学習を制御するために使用されます。一般的に、これらのハイパーパラメータの調整は、モデルの性能を向上させるために重要ですが、他のアルゴリズムに比べると調整が比較的簡単な場合があります。