什麼是監督式學習

機器學習方法

監督式學習是一種機器學習方法，它使用標記的訓練數據來訓練模型，以實現對數據的分類或預測。

在監督式學習中，輸入數據（特徵）伴隨着相應的輸出數據（標籤或目標），這些標籤或目標指導模型學習如何映射輸入到輸出，從而對新的、未標記的數據進行預測。這種學習方式使得模型可以根據過去的經驗和數據進行訓練，從而在處理新數據時能夠提供準確的預測或分類。監督式學習廣泛應用於各種領域，如垃圾郵件分類、信貸資產五級分類、客戶信用評級等。