bla*_*azs 23
答案非常简短:类标签是离散属性,您希望根据其他属性的值预测其值.(请阅读答案的其余部分.)
术语类标签通常用于监督机器学习的上下文中,并且特别是在分类中,其中给出一组表格的示例,(attribute values, classLabel)并且目标是学习从属性值计算标签的规则.类标签总是采用有限(而不是无限)的不同值.
举一个具体的例子,我们可能会得到一群成年人,我们想预测他们是否无家可归.假设属性是达到的最高教育水平和来源(例子来自(origin, educationalLevel; isHomeless):
(Manhattan, PhD; no)
(Brooklyn, Primary school; yes)
...
在这种特殊情况下,isHomeless是类标签.目标是学习一个函数,该函数计算具有给定属性值的人是否无家可归.(更具体地说,学习一种在错误数量的某种量化下尽可能少犯错误的函数.)
维基百科文章监督学习给出了很好的描述.
关于另一个问题:不,元组表示给定行中属性的整个值集.例如,如果你有一个表,Table person(id, name, surname)那么代表第一行的元组可以是(0, 'Akhil', 'Mohan').