机器学习算法的有监督与无监督，分类与回归。

机器学习算法的有监督与无监督，分类与回归。

机器学习算法的有监督与无监督，分类与回归。

在实际的数据集中经常会出现类不平衡（class imbalance）现象，即负样本比正样本多很多（或者相反），而且测试数据中的正负样本的分布也可能随着时间变化。当False Positive (FP)的成本代价很高 (后果很严重)时，即期望尽量避免产生FP时，应该着重考虑提高Precision指标。ROC 曲线越陡越好，所以理想值就是 1，一个正方形，而最差的随机判断都有 0.5，所以一般 AUC

需要注意的是，将该异常值作为缺失值处理，需要根据该异常值(缺失值)的特点来进行，针对该异常值(缺失值)是完全随机缺失、随机缺失还是非随机缺失的不同情况进行不同处理。这其实是一种比较折中的方法，大部分的参数方法是针对均值来建模的，用平均值来修正，优点是能克服了丢失样本的缺陷，缺点是丢失了样本“特色”可以使用不同的填充方法来替代缺失值。：若变量是离散型，且不同值较少，可转换成哑变量，例如性别SEX变量

【代码】服务器Linux系统安装pytorch配置环境。