初学机器学习 术语label feature example
初学机器学习1 术语label feature example
1、标签 label
即所要预测的结果是什么，如回归结果的y，分类问题中的分类结果，每一个类。
2.特征feature
事物的固有属性，做出判断的依据。如鸢尾花分类问题中，花瓣、花蕊等。一个事物具有N个特征，这些组成了事物的特性，作为机器学习中识别、学习的基本依据。
特征是机器学习的输入变量，如线性回归中的x。
3.样本example
分为有标签样本和无标签样本
有标签样本
同时包含特征和标签
如房价预测问题，房屋年龄、房屋大小、房屋价格这三个组成的样本为有标签样本。
无标签样本
只含有特征，不含有标签
房价预测问题，房屋年龄，房屋大小这两个组成的样本为无标签样本。（此类样本可以用于测试训练后的模型，将样本输入后得到预测值，与原标签相比较，衡量模型的预测效果）
本文来自互联网用户投稿，文章观点仅代表作者本人，不代表本站立场，不承担相关法律责任。如若转载，请注明出处。 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请点击【内容举报】进行投诉反馈！