数据的特征和标签,基本特征标签

数据的特征和标签,基本特征标签

;特征：特征是一系列信息，可以用来识别人或事物的特征，并用来描述标签；样本：样本是数据实例，featurex1(1)代表第一个样本的第一个特征，也就是符号化学表示非常重要。在后续课程中，我们将统一使用上面所示的符号来表示数据。总结数据集、样本、特征和标签是机器学习中最基本的概念之一。

特征是指通过这些数据，可以区分这个东西；这些数据是特征，特征的集合就是特征集；标签是指通过这些特征数据，每个特征数据对应哪个东西，这个东西的标签可以是小麦的未来价格，图中显示的动物种类，音频剪辑的含义等任何东西。 特征是输入变量，即简单线性回归中的x变量。 简单的机器学习项目可能会用到

简单地说，特征是输入；标签是输出。这适用于分类和回归问题。特征是输入集中的数据列。例如，如果你试图预测某人会选择的宠物类型，你的输入特征可能包括年龄，2.1数据挖掘的总体架构用户画像数据的生产和消费是一个相对复杂的过程，通常涉及数据收集、清理、特征生成、标签建模、预测计算、效果评估、在线申请、效果反馈等环节。 。 图像技术架构编号

＋▂＋ 标签编码：1、二进制编码：LabelBinarizer()2、标签编码：LabelEncoder()别搞混了。 1.1特征编码：示例1：Pseudocodefromsklearn.preprocessingimportOrdinalEncoderi特征：它可以用作事物特征的符号或符号，也可以是标签的维度。 字段：它是物理存储的一种形式。指示器和标签是逻辑级别上更具体的存储方法。 具体描述见二维表

更抽象地说，特征是做出某种判断的证据，标签是结论。 机器学习的主要工作是提取有用的特征（例如卖家所做的主要工作与离线处理类似。主要区别在于1.不需要清理标注数据，只需要处理特征数据，在线模型使用特征数据来预测样本可能的标签。2.最终生成数据的使用，最终生成的datamaster）