Wie der Lernmaschinentyp Lernmodelle sagen

Question

Es ist mein erstes Mal Azure Machine Learning zu nutzen ...

Als ich zwei Modelle trainiert habe die gleichen Trainingsdaten und Testdaten, wenn sie zu bewerten kommt Modell, es zeigt Fehler

Alle Modelle den gleichen Lerntyp

wissen Sie haben müssen, was „Lerntyp“ des maschinellen Lernens Modelle und wie man den Lerntyp eines Modells sagen?

Unten ist der Screenshot von meinem Grunde Praxis auf Azure Machine Learning:

Answer 1

Die Modelle, die Sie von der gleichen Art sein vergleichen sollte - binäre Klassifikation, Regression, Klassifikation usw. Multi-Class Zum Beispiel , Sie können die Effektivität der linearen Regression nicht mit der Effektivität der logistischen Regression vergleichen. Sie lösen völlig verschiedene Aufgaben.

Dies ist der Fall für Sie - Sie versuchen, die lineare Regression (die einen echten Wert ausgibt) mit der Multiclass-Entscheidungs-Gesamtstruktur zu vergleichen, die versucht, die Eingabe in eine Klasse zu klassifizieren.

Answer 2

Das erste Modell, das Sie vergleichen, ist ein Regressionsmodell mit kontinuierlicher Zielvariable und prognostiziert einen kontinuierlichen Wert für Ihre Daten.

• Beispiel: eine kontinuierliche Skala von Maße der ‚Qualität‘, wie 70,6, 80,5, 90 usw.

Das zweite Modell, das Sie vergleichen werden, ist ein Klassifikationsmodell mit mehreren Klassen in den Zielvariablen und klassifiziert (auch Vorhersage) Ihre Daten in diese mehreren Klassen.

• Beispiel: Ihr Maß für die Qualität jetzt ist ‚Bad‘, ‚OK‘, ‚Gut‘

Ihr Versuch, diese beiden Modelle gegeneinander zu bewerten, die nicht aus arbeiten, weil sie Geben Sie nicht die gleiche/ähnliche Ausgabe aus.

Also wenn Azure ML Lernertyp sagt - hier kann es bedeuten "lernen, einen kontinuierlichen Wert auszugeben" vs "Lernen, eine Klasse auszugeben".