在代码训练中,通常会涉及以下几个关键步骤:
准备用于训练的数据集,包括输入数据和相应的标签或结果。
根据任务的不同,选择适合的模型架构,如神经网络、决策树等。
将模型的参数和权重初始化为一些随机值。
将输入数据通过模型,得到模型对于输入数据的预测结果。
将模型的预测结果与标签或结果进行比较,计算模型的预测误差。
根据损失值,通过反向传播算法,调整模型的参数和权重,使得模型的预测误差逐渐减小。