如何理解分类中的“预测”和“标签”？答案

【问题标题】：How to understand "prediction" and "label" in classification?如何理解分类中的“预测”和“标签”？
【发布时间】：2019-04-03 11:34:01
【问题描述】：

我在学习机器学习，对“预测”和“标签”的定义很困惑，想知道它们之间的关系是什么？

我的理解是： “预测”是您要根据“标签”进行预测的东西。

例如，标签 = MCQ1 MCQ2，预测 = Final_term_mark

它可以根据学生的 MCQ1 和 MCQ2 的成绩来预测学生的期末成绩。

对吗？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

标签是旧数据的已知值。

Prediction 是您对新数据的预测值，其中您没有标签（或假装您没有标签 - 在评估中）。

在训练期间，您尝试使您的预测与标签匹配。

【讨论】：

【解决方案2】：

根据developers.google.com。标签是我们预测的东西——简单线性回归中的 y 变量。标签可以是小麦的未来价格、图片中显示的动物种类、音频剪辑的含义，或者任何东西。

预测器更像是一个估计器，能够像线性回归模型一样进行预测。

【讨论】：