大家机器学习中的目标变量都是如何获得的？

以预测学生优秀与否举个例子。 目标变量是学生优秀与否。0是不优秀，1是优秀。这个变量是老师打评的。 预测变量为1）数学期末成绩，2)语文期末成绩， 3）英语期末成绩， 4） 历史期末成绩， 5）地理期末成绩，6）生物期末成绩 这个模型建成后，预测的准确性非常高。所以投稿。 一个reviewer问，老师是如何给学生是否优秀打评的。 我们的答复是，老师主要是根据数学期末成绩，语文期末成绩，和英语期末成绩来打评的。
于是，稿子就被莫名其妙的拒了。 请问这个机器学习的建模过程错在哪儿了呢？
###### 在现实中， 用CT图片来预测病人癌症，这个病人是否是癌症，不也是由医生看CT图片后得出的吗？而反过来，不也是用CT图片来预测这个医生的诊断结论吗？

ground truth

外行纯粹觉得你这个不是预测，而是determine

不懂。。感觉不用预测 ，期末成绩都出来了。。还用预测么

target能完全由features决定，还要建模做预测干嘛，直接算不就行了？是deterministic的 CT预测癌症，target要看最后是不是真的得癌了，有的时间CT诊断有癌，但其实没有得癌，就是false positive ，反之就是false negative，建模优化的目的是尽量减少false positive和false negative

对啊，感觉这是判断学生优不优秀的标准。预测应该是其它一些指标，比如出席率，课堂上提问，每天花在学习上的时间，去图书馆的概率，修课数，原来的毕业学校，入学时成绩，课外打不打工，家庭经济状况，住校内还是校外，参加社团情况，等等一大堆参数，然后AI根据这些输入来预测。

先学统计吧，不然没法说。

你想用什么feature就用什么feature, 并没有对错之分。你悲剧是因为你这模型太简单了吧？顶多就是一个线性回归，投稿毫无意义

有点貌似手上拿把关刀就在客厅挥舞起来杀敌了

抬头看ID，大家不要再浪费自己的时间和善意了

不懂。。感觉不用预测 ，期末成绩都出来了。。还用预测么
Hesterhql 发表于 2023-12-22 21:21

美国人刚刚学会“脱了裤子放屁”这个表达法 真要强上机器学习，那就是开学第一个礼拜把学生大头照输到模型里，直接给pass/fail的结果