Com o machine learning, é possível usar dados de experiências anteriores para prever resultados futuros. O AutoML Tables fornece previsões para problemas de regressão ou classificação. Entender o tipo de problema que você quer resolver e qual a previsão que você pretende fazer ajuda a criar um conjunto de dados eficaz.
Problemas de regressão
Um modelo de regressão prevê um valor numérico. Alguns exemplos de problemas de regressão são o valor futuro de venda de uma casa ou quanto um consumidor gastará em um determinado site no próximo mês.
Um modelo de regressão tem uma coluna de objetivo numérica.
Problemas de classificação
Um modelo de classificação prevê uma categoria a partir de um número fixo de categorias distintas possíveis. Alguns exemplos de problemas de classificação são determinar se um e-mail é spam ou em que tipos de matérias um determinado aluno pode estar interessado. Se o valor da coluna de objetivo puder ser uma entre três ou mais opções, esse será um problema de classificação de multiclasse.
Um modelo de classificação tem uma coluna de objetivo categórica.