В чем разница между объектом и меткой?
Я после учебник Об основах машинного обучения и там упоминается, что что-то может быть характеристика или метка.
из того, что я знаю, функция-это свойство данных, которые используются. Я не могу понять, что такое ярлык, Я знаю значение этого слова, но я хочу знать, что это значит в контексте машинного обучения.
4 ответа:
кратко, функция вводится; метка выводится.
функция - это один столбец данных во входном наборе. Например, если вы пытаетесь предсказать тип домашнего животного, которое кто-то выберет, ваши входные функции могут включать возраст, домашний регион, семейный доход и т. д. Ярлык окончательный выбор, как собака, рыба, игуана, Утес, ЕТК.
после того, как вы обучили свою модель, вы дадите ей наборы новых входных данных, содержащих эти функции; она вернет предсказанную " метку" (тип любимчика) для того человека.
характеристика:
в машинном обучении функция означает свойство ваших обучающих данных. Или вы можете сказать имя столбца в наборе данных обучения.
предположим, что это ваш учебный набор данных
Height Sex Age 61.5 M 20 55.5 F 30 64.5 M 41 55.5 F 51 . . . . . . . . . . . .
Нажмите здесь
Name
,Sex
иAge
особенности.метки :
вывод, который вы получаете от своей модели после ее обучения, называется label.
предположим, что вы подали выше dataset чтобы какой-то алгоритм и генерирует модель для прогнозирования пола как мужского или женского, в приведенной выше модели вы передаете такие функции, как
age
,height
etc.поэтому после вычисления он вернет пол как мужской или женский. Это называется Label
давайте возьмем пример, где мы хотим, чтобы обнаружить алфавит с помощью рукописных фотографий. Мы подаем эти образцы изображений в программу, и программа классифицирует эти изображения на основе полученных ими функций.
пример функции в этом контексте: буква
'C'
может рассматриваться как вогнутая сторона вправо.теперь возникает вопрос о том, как хранить эти функции. Нам нужно их назвать. Вот тут-то и возникает роль лейбла. Один метка даны такие возможности выделить их из других функций.
таким образом, мы получаем ярлыков в качестве вывода при наличии функции в качестве входных данных.
метки не связано с неконтролируемым обучением.