Python 初学者回归的基本概念（机器学习）
我是机器学习新手。如果这个问题看起来有点混乱，我道歉。这个框架（）应用神经网络来解决回归问题，我有几个问题 数据集的尾部如上图所示。最后3列使用了一个热编码 数据检查如上所示。问题1）为什么我们需要这样做 检查后，它将从标签中分割特征。问题2）我理解y=mx1+mx2+…+的概念c在回归中。我们将MPG、气缸、排量、马力等作为我们的特征（x1、x2、x3、x4…），但数据集中没有标签（y）。在这种情况下，我们应该如何进行监督培训？“将标签与功能分开”是什么意思 非常感谢您阅读此问题 标签 标签是数据应该是什么Python 初学者回归的基本概念（机器学习）,python,machine-learning,neural-network,regression,linear-regression,Python,Machine Learning,Neural Network,Regression,Linear Regression,我是机器学习新手。如果这个问题看起来有点混乱，我道歉。这个框架（）应用神经网络来解决回归问题，我有几个问题 数据集的尾部如上图所示。最后3列使用了一个热编码 数据检查如上所示。问题1）为什么我们需要这样做 检查后，它将从标签中分割特征。问题2）我理解y=mx1+mx2+…+的概念c在回归中。我们将MPG、气缸、排量、马力等作为我们的特征（x1、x2、x3、x4…），但数据集中没有标签（y）。在这种情况下，我们应该如何进行监督培训？“将标签与功能分开”是什么意思 非常感谢您阅读此问题 标签
在您的例子中，您的标签似乎是MPG，因此您正在从数据中学习MPG
对象1的MPG为27，对象2的MPG为44，等等。
特征 功能就是数据的内容：
对象#1可以是具有以下项的矩阵：{0,1；1,0}，对象#2可以是具有以下项的矩阵：{1,1；1,0}，等等 请注意，标签和要素在代码中可以有不同类型的表示形式；理解概念上的差异很重要。
要素和标签之间的连接 你想让算法知道，看起来有些不同的矩阵有一个特定的MPG，而看起来稍有不同的矩阵有另一个MPG
为此，您需要将标签（对象类型，在本例中为MPG）与特征（对象本身，在本例中为每个对象的数据，不包括MPG）分开，以便从数据中学习和预测MPG。谢谢=]我知道了。还有一件事，为什么我们需要执行问题1中提到的数据检查？它的用途是什么？它是一个python
popMPGdataset