以上なので、チームは次回の試合で勝利すると予測されます。正規化について理解する最適な方法は、具体例で考えてみることです。プログラムのスクリーンショットをご覧ください。件の合成データ項目を生成します。従属変数の値は最後の列に含まれます。見つけるのに使用します。セットは求めたモデルの品質評価に使用します。分類のトレーニングを行います。正確性の方がより現実的な値で、新しいデータが提示された場合に期待できるモデルの正確性の大まかな予測値になります。後ほど説明しますが、モデルはオーバーフィットしているため、予測の正確性はあまり高くありません。正規化の適切な重みを求めています。