machine-learning - 如何判断机器学习模型的学习者类型

标签 machine-learning azure-machine-learning-service

这是我第一次使用 Azure 机器学习...

当我使用相同的训练数据和测试数据训练了2个模型时,在评估模型时,它显示错误

All models must have the same learner type

您知道什么是机器学习模型的“学习者类型”以及如何判断模型的学习者类型吗?

下面是我在Azure机器学习上的基本实践截图:

Azure Machine Learning practice

最佳答案

您比较的模型应该属于同一类型 - 二元分类、回归、多类分类等。例如,您不能将线性回归的有效性与逻辑回归的有效性进行比较。他们解决完全不同的任务。

您的情况就是这样 - 您尝试将线性回归(输出真实值)与多类决策森林进行比较,多类决策森林尝试将输入分类到某个类。

关于machine-learning - 如何判断机器学习模型的学习者类型,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/36763479/

相关文章:

python - 学习曲线

python - 如何输入具有可变长度输入数据的 Scikit learn MLP 分类器。

python - 如何在 Azure ML 中使用 TensorFlow Hub

python - 将 python 模块添加到 AzureML 工作区

azure - 了解分类结果

machine-learning - 将sample_weights与fit_generator()一起使用

python - 10折交叉验证python单变量回归

machine-learning - k 折叠验证在 POS 标签上下文中意味着什么?

python - Azure 机器学习工作室 : OSError: Cannot save file into a non-existent directory

azure - 二分类 Logistic VS 二元 Logistic 回归