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machine-learning - 多変量/複数 reg よりも単純な線形回帰のほうが良い結果が得られます

単純な線形回帰を使用して、住宅価格を予測する既存のモデルがあります。入力として日付があり、出力は価格です。

全体的な結果を改善したかったので、もう 1 つの機能を追加しました。新しい機能は、推定されたプロパティからの距離です。

問題は、多変量/多変量回帰のパフォーマンスが単純回帰よりも少し悪いことです。(すべてのデータは正規化されています)

なぜこれが起こっているのか、どうすればこれにアプローチできるのか、いくつかのアイデアがありますか?


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