分类和回归概览

二元分类模型可预测二元结果（二者选一）。此模型类型用于是非问题。例如，您可能想要构建一个二元分类模型来预测客户是否会购买订阅。一般而言，二元分类问题所需的数据比其他模型类型少。

多类别分类模型可从三个或更多个互不关联的类别中预测一个类别。使用此模型类型进行分类。例如，作为零售商，您可能希望构建一个多类别分类模型来将客户划分为不同的角色。

回归模型可预测连续值。例如，作为零售商，您可能希望构建一个回归模型来预测客户下个月的支出。

用于创建分类或回归模型并进行预测的工作流

在 Vertex AI 中创建分类或回归模型的过程如下：

步骤 说明
1.准备训练数据 准备用于模型训练的训练数据。
2. 创建数据集 创建新数据集并将准备好的训练数据与该数据集关联。
3.训练模型 使用数据集在 Vertex AI 中训练分类或回归模型。
4.评估模型 针对预测准确率评估新训练的模型。
5. 查看模型架构 查看调节试验的超参数日志和最终模型的超参数日志。
6.从模型获取预测结果

如果您想要进行实时预测，则可以部署模型并获取在线预测结果。

如果您不需要进行实时预测，则可以直接向模型发出批量预测请求。