モデル・アルゴリズム・特徴量・ハイパーパラメータの違い

学習の仕組みと、その結果物を区別します。
・アルゴリズムは学習の手順で、データから学んだ重みを持ちません。
・モデルは学習の結果物で、新しい入力に予測を返します。入れ替えの対象はモデルです。
・特徴量は入力の項目、ハイパーパラメータは学習の前に人が決める設定値です。