Azure机器学习结果解释

Question

我尝试在Azure机器学习中进行一项实验，其中包括一个＆＃34;决策森林回归＆＃34; Algorythm预测天气。

我使用AML Studio建议我的天气数据集（它在机场的400K行Wheater）。

我想预测＆＃34; DryBulbCelsus＆＃34;列（它的值介于20和23之间），因此我选择了列车模型中的列。我跑了一切顺利。 但问题是我不了解我的分数模型。我还有2个结果列和＃34;分数标签平均值＆＃34;和＆＃34;分数标签标准偏差＆＃34;我不明白的数据。

如果有人使用AML并且可以解释我如何解释结果中的数据。 谢谢 ！

Answer 1

一些学习者，特别是决策森林家族和贝叶斯点机，能够估计预测的不确定性。

“评分标签平均值”是预测，“评分标签标准偏差”是该预测的不确定性。

Answer 2

我也对此感到困惑，例如，“得分标签均值”是决策森林模型中来自森林中不同树的得分标签的均值。例如，这等效于“线性回归”模型的“得分标签”输出。