在有监督的机器学习任务中,目标变量通常是一个特定对象的单个值,而不是一个数组。目标变量是我们希望模型能够预测或分类的变量。它可以是连续值(回归问题)或离散值(分类问题)。
对于回归问题,目标变量通常是一个连续的数值,例如预测房屋价格或预测销售额。在这种情况下,我们使用回归算法来建立模型。
对于分类问题,目标变量通常是一组离散的类别,例如预测电子邮件是否为垃圾邮件或预测图像中的物体类别。在这种情况下,我们使用分类算法来建立模型。
虽然目标变量通常不是特定对象的数组,但我们可以通过对目标变量进行编码来处理多类别分类问题。例如,使用独热编码(One-Hot Encoding)将多个类别编码为二进制向量。
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