决策树基本概念

训练集(train set/data)训练样例(train examples):用来进行训练,可以产生模型或算法的数据集

测试集(testing set/data)/测试样例(testing examples):用来测试模型或算法的数据集

特征向量(feature/feature vector):属性的集合,用向量表示

标记(label)实例类别的标记

正例(positive example)

反例(negative example)

分类(classification):目标标记为类别型数据(category)

回归(regression):目标标记为连续性数值(continuous numeric value)

有监督学习(supervised learning):训练集有类别的标记(class label)

无监督学习(unsupervised learning):无标记

半监督(semi-supervised learning):有标记类别训练集+无标记的训练集

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