如何告诉学习者机器学习模型的类型

Question

这是我第一次使用Azure机器学习...

当我使用相同的训练数据和测试数据训练了2个模型时，在评估模型时，它显示错误

  

所有模特必须具有相同的学习者类型

你知道什么是机器学习模型的“学习者类型”以及如何告诉模型的学习者类型吗？

以下是我在Azure机器学习上的基本练习的屏幕截图：

Answer 1

您比较的模型应该是相同的类型 - 二元分类，回归，多类分类等。例如，您无法比较线性回归的有效性和物流回归的有效性。他们解决了绝对不同的任务。

您就是这种情况 - 您尝试将线性回归（输出实际值）与多类决策林进行比较，后者尝试将输入分类到某个类。

Answer 2

您要比较的第一个模型是具有连续目标变量的回归模型，并预测数据的连续值。

• 示例：衡量品质的连续衡量标准＆＃39;像70.6,80.5,90等。

您要比较的第二个模型是目标变量中具有多个类的分类模型，并将您的数据分类（也预测）为多个类。

• 示例：您现在的质量衡量标准是“不好”，“好”，“好”＆＃39;

你试图相互评估这两个模型，但由于它们没有给出相同/相似的输出，因此不会发挥作用。

因此，当Azure ML说出学习者类型时 - 这里可能意味着“学会输出一个连续的价值”。 vs＆＃39;学习输出课程＆＃39;。