分类和回归概览
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使用集合让一切井井有条
根据您的偏好保存内容并对其进行分类。
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。 |
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