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机器学习背景下的分类器是经过训练以预测给定输入数据点的类别或类的模型。这是监督学习中的一个基本概念,算法从标记的训练数据中学习,对未见过的数据进行预测。分类器广泛应用于各种应用
在回归训练和测试中安装分类器在人工智能和机器学习领域具有至关重要的作用。 回归的主要目标是根据输入特征预测连续数值。 然而,在某些情况下,我们需要将数据分类为离散类别,而不是预测连续值。