初学者回归的基本概念（机器学习）

Question

我是机器学习的新手。如果问题看起来有些混乱，我深表歉意。这个框架（https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/regression）应用神经网络解决回归问题，我有几个问题。

数据集的尾部如上所示。最后三列正在使用一键编码。

数据检查如上所示。问题1）为什么我们需要这样做？

检查后，它将标签上的特征分开。问题2）我了解回归中的概念y = mx1 + mx2 + ... + c。我们有MPG，汽缸，排量，马力等作为特征（x1，x2，x3，x4 ...），但数据集中没有标签（y）。在这种情况下，我们应该如何进行监督培训？ “将标签与要素分开”是什么意思？

非常感谢您阅读此问题！

Answer 1

标签

标签就是数据的本意。就您而言，您的标签似乎是MPG，因此您正在从数据中学习MPG。对象＃1的MPG为27，对象＃2的MPG为44，等等。

功能

特征是数据是什么：对象＃1可以是具有以下条目的矩阵：{0,1; 1,0}，对象＃2可以是具有以下条目的矩阵：{1,1; 1,0}，等等。

请注意，标签和要素在代码中可以具有不同类型的表示形式；了解概念上的差异非常重要。

特征和标签之间的联系

[您希望算法了解到看起来有些相似的矩阵具有一定的MPG，而看起来有点不同的矩阵具有另一MPG。

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