训练与预测总流程

训练与预测是机器学习中两个重要的步骤。训练过程是指使用已有的数据来构建模型，而预测过程则是使用该模型来对新数据进行预测。在训练过程中，我们使用已知的输入和输出数据来调整模型参数，以便模型能够更好地拟合数据。一旦模型被训练好，我们就可以使用它来进行预测了。在预测过程中，我们将新的输入数据输入到模型中，并得到相应的输出结果。这个过程可以帮助我们了解模型在新数据上的表现，并为未来的决策提供依据。总之，训练与预测是机器学习中不可或缺的两个环节，它们相辅相成，为我们提供了强大的工具来解决各种实际问题。