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╰仰头
- 在数据科学和数据分析中,我们经常遇到需要处理具有两个值的数据的情况。这些数据可能表示不同的类别、状态或度量。以下是一些常见的情况: 二元分类问题:这是最常见的情况之一,其中数据被分为两个类别(例如,“是”或“否”,“开”或“关”)。例如,在信用卡申请系统中,一个申请人可能被标记为“批准”或“拒绝”。 二元回归问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“高”或“低”,“好”或“坏”),并且我们希望预测一个连续的值(例如,价格或评分)。 二元标签问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“男性”或“女性”,“左撇子”或“右撇子”),并且我们希望预测一个连续的值(例如,身高或体重)。 二元聚类问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“用户”或“非用户”,“活跃”或“非活跃”),并且我们希望将数据分组到不同的簇中。 二元序列问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“开始”或“结束”,“开始时间”或“结束时间”),并且我们希望预测一个连续的时间序列。 二元概率问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“同意”或“不同意”,“赞成”或“反对”),并且我们希望预测一个概率值。 二元决策树问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“通过”或“未通过”,“购买”或“不购买”),并且我们希望构建一个决策树来预测一个结果。 二元神经网络问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“正常”或“异常”,“健康”或“疾病”),并且我们希望构建一个神经网络来预测一个结果。 二元编码问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“0”或“1”,“0”或“1”,或者“0”或“1”),并且我们希望预测一个二进制值。 二元标签平滑问题:在这类问题中,数据被分为两个值(例如,“高”或“低”,“好”或“坏”),并且我们希望预测一个连续的值。
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