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利用一组带有标签的数据#xff0c;学习从输入到输出的映射#xff0c;然后将这种映射关系应用到未知数据上#xff0c;达到分类或回归的目的。 分类#xff1a;当输出为离散的#xff0c;学习任务为分类任务。回归#xff1a;当输出为连续的#xff0c;学习…有监督学习
利用一组带有标签的数据学习从输入到输出的映射然后将这种映射关系应用到未知数据上达到分类或回归的目的。 分类当输出为离散的学习任务为分类任务。回归当输出为连续的学习任务为回归任务。训练集用来训练的已标注的数据用来建立模型发现规律。测试集已标注的数据通常隐藏标记输送给以训练的模型通过结果与真实标记对比评估模型的学习能力。训练集/测试集划分 已标记数据随机选出一部分(70%)作为训练数据其他作为测试数据。交叉验证法自助法分类学习-评价标准 精确率针对预测结果的正确多少。以二分类为例它表示的是预测为正的样本中有多少是真正的正样本。那么预测为正就有两种可能了一种是把正类预测为正类(TP)另一类就是把负类预测为正类(FP)。 召回率是针对我们原来的样本而言的它表示的是样本的正类有多少被预测正确了。那也有两种可能一种是把原来的正类预测为正类(TP)另外一种是把原来的正类预测为负类( FN). 回归分析相关性分析sklearn回归模块sklearn.linear_model和sklearn.preprocessing
