模型中的引导表

是指在机器学习和数据挖掘领域中，用于指导模型训练和预测的一种数据结构。引导表通常是一个二维表格，其中包含了输入特征和对应的目标变量。它可以帮助模型理解输入特征与目标变量之间的关系，并用于模型的训练和预测过程。

引导表的分类：

监督学习引导表：包含输入特征和对应的目标变量，用于监督学习任务，如分类和回归。
无监督学习引导表：只包含输入特征，没有目标变量，用于无监督学习任务，如聚类和降维。

引导表的优势：

数据整合：引导表可以将输入特征和目标变量整合在一起，方便数据的管理和处理。
特征选择：通过观察引导表中的特征与目标变量之间的关系，可以进行特征选择，提高模型的效果和效率。
模型训练：引导表可以作为模型训练的输入数据，帮助模型学习输入特征与目标变量之间的映射关系。
模型评估：引导表可以用于评估模型的性能，通过对比模型预测结果与引导表中的目标变量，可以计算模型的准确率、精确率等指标。

引导表的应用场景：

金融领域：用于信用评估、风险控制等任务。
医疗领域：用于疾病诊断、药物研发等任务。
零售领域：用于销售预测、用户推荐等任务。
物流领域：用于路径规划、货物配送等任务。

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