Bewaakt Leren

term_id: supervised_learning

Category: basic_concepts

Definition

Bij bewaakt leren wordt het algoritme getraind op een gelabelde dataset, wat betekent dat elk invoervoorbeeld gepaard gaat met de juiste uitvoer. Het doel is dat het model de onderliggende relatie leert tussen invoer en uitvoer.

Summary

Een machine learning-paradigma waarbij een model leert om invoer naar uitvoer te mappen op basis van gelabelde trainingsvoorbeelden.

Key Concepts

  • Gelabelde Gegevens
  • Invoer-Uitvoer Mapping
  • Classificatie
  • Regressie

Use Cases

  • Detectie van spam-e-mails
  • Voorspelling van huizenprijzen
  • Beeldherkenning

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