有監(jiān)督學(xué)習(xí)

利用一組帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)從輸入到輸出的映射，然后將這種映射關(guān)系應(yīng)用到未知數(shù)據(jù)上，達(dá)到分類或回歸的目的。

分類：當(dāng)輸出為離散的，學(xué)習(xí)任務(wù)為分類任務(wù)。

回歸：當(dāng)輸出為連續(xù)的，學(xué)習(xí)任務(wù)為回歸任務(wù)。

訓(xùn)練集：用來訓(xùn)練的已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，用來建立模型，發(fā)現(xiàn)規(guī)律。

測試集：已標(biāo)注的數(shù)據(jù)，通常隱藏標(biāo)記，輸送給以訓(xùn)練的模型，通過結(jié)果與真實(shí)標(biāo)記對比，評估模型的學(xué)習(xí)能力。

訓(xùn)練集/測試集劃分：

已標(biāo)記數(shù)據(jù)隨機(jī)選出一部分(70%)作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)，其他作為測試數(shù)據(jù)。

交叉驗(yàn)證法；

自助法

分類學(xué)習(xí)-評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

精確率：針對預(yù)測結(jié)果的正確多少。以二分類為例，它表示的是預(yù)測為正的樣本中有多少是真正的正樣本。那么預(yù)測為正就有兩種可能了，一種是把正類預(yù)測為正類(TP)，另一類就是把負(fù)類預(yù)測為正類(FP)。 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

召回率：是針對我們原來的樣本而言的，它表示的是樣本的正類有多少被預(yù)測正確了。那也有兩種可能，一種是把原來的正類預(yù)測為正類(TP)，另外一種是把原來的正類預(yù)測為負(fù)類( FN).?? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ??

回歸分析：相關(guān)性分析

sklearn回歸模塊：sklearn.linear_model和sklearn.preprocessing

總結(jié)

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