Učení se supervizí

term_id: supervised_learning

Category: basic_concepts

Definition

Při učení se supervizí je algoritmus trénován na sadě dat s označením, což znamená, že každý vstupní příklad je spárován se správným výstupem. Cílem je, aby model naučil vztah mezi vstupy a výstupy.

Summary

Paradigma strojového učení, kde se model učí mapovat vstupy na výstupy na základě trénovacích příkladů s označením.

Key Concepts

  • Data s označením
  • Mapování vstup-výstup
  • Klasifikace
  • Regrese

Use Cases

  • Detekce spamu v e-mailech
  • Predikce cen nemovitostí
  • Rozpoznávání obrázků

Code Example

1
2
3
4

from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
predictions = model.predict(X_test)

Related