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为什么两个具有不同基础的lm log模型产生相同的预测?

两个具有不同基础的lm log模型产生相同的预测的原因可能是以下几点:

  1. 数据集:两个模型可能使用了相同的训练数据集,这意味着它们在学习过程中接收到了相同的输入信息。如果两个模型的输入数据相同,它们可能会得出相似的预测结果。
  2. 特征选择:两个模型可能选择了相同的特征进行建模。特征是用于训练模型的输入变量,如果两个模型选择了相同的特征,它们可能会得出相似的预测结果。
  3. 模型结构:两个模型可能具有相似的结构和参数设置。模型结构包括模型的层数、神经元的数量、激活函数等。如果两个模型的结构相似,它们可能会得出相似的预测结果。
  4. 训练过程:两个模型可能经历了相似的训练过程,包括相同的优化算法、学习率、迭代次数等。如果两个模型的训练过程相似,它们可能会得出相似的预测结果。

需要注意的是,虽然两个模型的预测结果相同,但它们的基础可能不同,这可能是由于数据集、特征选择、模型结构或训练过程等因素的不同导致的。

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