我需要明确的预测X检验，X火车，y检验，y火车

Question

在一个线性回归模型中，假设我们有3个自变量(年龄、身高、性别)和一个因变量(糖尿病)，然后我们将模型as，即训练自变量的数据(比如70%)，X检验->，即30%的自变量数据用于测试y列车->即训练因变量数据(例如70%)，y检验数据->，即用于测试的因变量数据的30%。

所以，当我们预测X检验，或预测X检验时，我们是在预测自变量的数值，还是在预测因变量(糖尿病)？

Answer 1

我们正在预测因变量，即糖尿病。您可以比较您的结果与Y测试，以获得您的模型的准确性。

Answer 2

因此，我们训练的目标是给出一些特征或依赖变量或X ind --一个从X中预测自变量或y的模型，我们通常是通过最小化损失函数f(M(X)，y)来实现的。当涉及到测试时，我们希望看到当我们的模型应用于不属于训练集的例子时，我们的模型有多好。所以我们拿出我们受过训练的M模型，用我们的特性X_test给它喂食，并检查它对y_test的预测有多好。