Python中的有监督学习是什么？

有监督学习是机器学习中利用已知输入和输出训练模型以预测未知数据的方法，在Python数据分析中占据核心地位。 其核心特点及常见算法如下：1. 核心概念任务类型：分为分类（预测类别标签）和回归（预测连续数值）。训练过程：通过输入变量（特征）与输出变量（标签）的关联性，建立预测模型。2. 常用算法线性回归：用于预测数值型输出，基于输入数据的线性关系拟合直线模型。通过Scikit-learn的LinearRegression实现，适用于简单连续值预测。逻辑回归：用于分类问题，通过Sigmoid函数将线性组合映射为概率，预测样本类别。Scikit-learn的LogisticRegression支持梯度下降优化，适用于二分类或多分类任务。决策树：通过树结构分析特征重要性，支持分类（DecisionTreeClassifier）和回归（DecisionTreeRegressor）。模型可解释性强，但易过拟合。随机森林：集成多棵决策树，通过投票（分类）或平均（回归）提升预测稳定性。Scikit-learn的RandomForestClassifier和RandomForestRegressor可降低过拟合风险，适合高维数据。3. 算法选择建议根据数据类型（类别/数值）和问题规模（样本量、特征数）选择算法。结合Scikit-learn库实现，通过交叉验证评估模型性能。4. 应用价值有监督学习通过历史数据训练模型，实现精准预测，是数据分析的关键工具。理解算法原理与Python实现可提升模型可靠性，助力实际问题的解决。