Логистическая регрессия и случайный лес специфичны для конкретной задачи, и они оба хорошо работают в зависимости от конкретных обстоятельств.
Тем не менее, есть несколько ключевых моментов, о которых стоит упомянуть:
- Граница решения логистической регрессии является линейной, тогда как случайные леса могут хорошо обнаруживать нелинейность (это обычно и потенциально снижает систематическую ошибку — с риском переобучения).
2. Если мы имеем дело со слишком большим количеством категориальных признаков, случайный Лес будет хорошим вариантом вместо логистической регрессии.
3. Поскольку логистическая регрессия является линейной моделью, она имеет высокую интерпретируемость и требует меньше вычислений, чем случайный лес, что делает логистическую регрессию быстрее.
4. Логистическая Регрессия не может обрабатывать пропущенные значения, в отличие от Random Forest, который невосприимчив к ней.
Чтобы узнать больше о Random Forest, я бы порекомендовал Нажмите здесь.
