---
title: Supervised Learning
localeTitle: Обучаемое обучение
---
## Обучаемое обучение

В контролируемом обучении мы знаем, какой должен быть правильный результат. Контролируемые проблемы обучения могут быть отнесены к регрессии и классификации. Регрессионная проблема заключается в том, где вы сопоставляете ввод с непрерывным выходом. Напротив, проблема классификации - это то, где вы сопоставляете (группируете) входы с дискретными категориями.

### регрессия

Учитывая данные об используемых автомобилях, таких как их пробег, вы можете предсказать их рыночные цены. Поскольку цена является непрерывной переменной, это проблема регрессии. В другом примере Microsoft выпустила веб-приложение, которое прогнозирует возраст, основанный на изображении. Опять же, поскольку возраст является непрерывным, а не дискретным или категоричным, это также проблема регрессии.

### классификация

Проблемы с регрессией, описанные выше, могут быть превращены в проблемы классификации. Предположим, вы хотите найти подержанный автомобиль менее X долларов. Тогда выход будет, если подержанный автомобиль соответствует цене, которую вы установили. Точно так же предсказание возраста может быть проблемой классификации, если мы хотим предсказать, принадлежит ли представленная фотография кому-то до 18 лет, и поэтому не следует разрешать покупать сигареты.

### Вопросы для обсуждения:

*   Что особенного в контролируемом обучении?
*   В каком сценарии вы бы использовали его?
*   Оговорки или ловушки, о которых нужно подумать?
*   Каковы некоторые примеры моделей?

#### Пример 1:

> Учитывая данные о размерах домов на рынке недвижимости, попробуйте предсказать их цену.

Цена как функция размера - это непрерывный выход, поэтому это проблема регрессии.

#### Пример 2:

(a) Регрессия - для значений непрерывного ответа. Например, с учетом картины человека, мы должны предсказать их возраст на основе данной картины

(b) Классификация - для категориальных значений ответа, где данные могут быть разделены на конкретные «классы». Например, учитывая пациента с опухолью, мы должны предсказать, является ли опухоль злокачественной или доброкачественной.

#### Предлагаемое чтение:

*   https://en.wikipedia.org/wiki/Supervised\_learning
*   https://stackoverflow.com/a/1854449/6873133