如何分辨机器学习模型的学习型

问题描述：

这是我第一次使用Azure的机器学习......如何分辨机器学习模型的学习型

当我使用相同的训练数据和测试数据已经培训了2种型号，当涉及到评估模型，它显示错误

所有型号必须具有相同的学习型

你知道什么是机器学习模型的“学习型”和如何让模型的学习类型？

下面是我的基本实践，在Azure上机器学习的截图：

您可能会阅读[this]（https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn905896.aspx） – qmaruf

答

你比较应该是相同类型的模型 - 二元分类，回归，多分类等。例如，你不能比较线性回归的有效性和物流回归的有效性。他们解决完全不同的任务。

这是你的情况 - 你试图比较线性回归（输出实际值）与多类决策森林，它试图将输入分类到某个类。

答

您正在比较的第一个模型是具有连续目标变量的回归模型，并为您的数据预测了一个连续值。

您要比较的第二个模型是具有多个类分类模型中的目标变量和将数据分类（也预测）到这些多个类中。

你想对对方这两款车型，因为他们将无法制定出评估不要给出相同/相似的输出。

所以，当Azure ML说学习者类型 - 这里可能意味着'学习输出一个连续值'与'学习输出一个类'。

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