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3000 データ ポイントのデータセットを使用して、バイナリ ロジスティック回帰モデルでモデルをトレーニングしたいと考えています。パイプラインの作成中に、トレーニング モデルのステップで失敗します。

大規模なデータセットを使用してモデルをトレーニングするか、モデルを継続的に再トレーニングするのを手伝ってください。

また、パイプラインにはデータセットに制限がありますか? もしそうなら、限界は何ですか

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