如何分辨機器學習模型的學習型

這是我第一次使用Azure的機器學習......如何分辨機器學習模型的學習型

當我使用相同的訓練數據和測試數據已經培訓了2種型號，當涉及到評估模型，它顯示錯誤

所有型號必須具有相同的學習型

你知道什麼是機器學習模型的「學習型」和如何讓模型的學習類型？

下面是我的基本實踐，在Azure上機器學習的截圖：

2016-04-21 Cherry Wu

您可能會閱讀[this]（https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn905896.aspx） – qmaruf

你比較應該是相同類型的模型 - 二元分類，迴歸，多分類等。例如，你不能比較線性迴歸的有效性和物流回歸的有效性。他們解決完全不同的任務。

這是你的情況 - 你試圖比較線性迴歸（輸出實際值）與多類決策森林，它試圖將輸入分類到某個類。

2016-04-21 14:31:25

您正在比較的第一個模型是具有連續目標變量的迴歸模型，併爲您的數據預測了一個連續值。

您要比較的第二個模型是具有多個類分類模型中的目標變量和將數據分類（也預測）到這些多個類中。

你想對對方這兩款車型，因爲他們將無法制定出評估不要給出相同/相似的輸出。

所以，當Azure ML說學習者類型 - 這裏可能意味着'學習輸出一個連續值'與'學習輸出一個類'。

2016-06-03 20:25:14 Minu

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