ML 模型的類型 - Amazon Machine Learning

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本文為英文版的機器翻譯版本,如內容有任何歧義或不一致之處,概以英文版為準。

ML 模型的類型

Amazon ML 支援三種類型的 ML 模型:二進位分類、多類別分類和迴歸。您應選擇的模型類型,取決於您想要預測的目標類型。

二元分類模型

二元分類問題的 ML 模型預測二元結果 (兩個可能類別其中之一)。為了訓練二進位分類模型,Amazon ML 使用稱為邏輯回歸的產業標準學習演算法。

二元分類問題範例

  • 「這個電子郵件是否為垃圾郵件?」

  • 「客戶會不會購買此產品?」

  • 「這個產品是書籍還是農畜品?」

  • 「這個評論是由客戶還是機器人所撰寫?」

多類別分類模型

多類別分類問題的 ML 模型可讓您為多類別產生預測 (預測兩個以上結果的其中一個)。對於訓練多類別模型,Amazon ML 使用稱為多節點羅吉斯迴歸的產業標準學習演算法。

多類別問題範例

  • 「這個產品是書籍、電影還是衣服?」

  • 「這個電影是浪漫喜劇片、紀錄片還是驚悚片?」

  • 「這個客戶最感興趣的產品類別為何?」

回歸模型

回歸問題的 ML 模型預測數值。對於訓練迴歸模型,Amazon ML 使用稱為線性迴歸的產業標準學習演算法。

回歸問題範例

  • 「西雅圖明天的溫度為何?」

  • 「這個產品會售出多少單位?」

  • 「這棟房屋的售價為何?」