白骑士的Python教学实战项目篇 4.3 机器学习入门

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机器学习的基本概念

        机器学习是一种通过数据训练模型，使计算机能够在没有明确编程指令的情况下进行预测和决策的技术。它是人工智能的一个子领域，旨在开发能够从数据中学习和改进性能的算法。机器学习的基本概念包括以下几个方面：

1. 数据集：机器学习模型依赖于数据集进行训练和测试。数据集通常分为训练集和测试集，用于分别训练模型和评估模型的性能。
2. 特征与标签：在机器学习中，特征是输入变量，用于描述数据的属性，而标签是目标变量，表示我们希望预测的结果。例如，在房价预测中，房屋的面积、房龄等是特征，而房价是标签。
3. 模型：模型是通过学习数据中的模式和关系来进行预测的数学表示。常见的机器学习模型包括线性回归、决策树、支持向量机、神经网络等。
4. 训练与测试：训练是指通过数据集调整模型参数的过程，使模型能够学习数据中的模式。测试是指使用未见过的数据评估模型性能，以判断模型的泛化能力。
5. 评估指标：常见的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数、均方误差等，用于衡量模型在测试集上的表现。
6. 过拟合与欠拟合：过拟合是指模型在训练集上表现很好，但在测试集上表现不佳，说明模型学到了训练集的噪声。欠拟合是指