我正在学习机器学习，我对"预测"one_answers"标签"的定义非常困惑，我想知道它们之间的关系是什么？
我的理解是："预测"是你将要预测的东西，基于"标签"。
例如，label=MCQ1 MCQ2，prediction=Final_term_mark
它可以通过学生的MCQ1和MCQ2的成绩来预测学生的期末成绩。
这是正确的吗？
标签是旧数据的已知值。
Prediction是新数据的预测值，其中您没有标签(或在评估中假装没有标签(。
在训练中，你要努力使你的预测与标签相匹配。
根据developers.google.com的说法。标签是我们预测的东西——简单线性回归中的y变量。标签可能是小麦的未来价格，图片中显示的动物种类，音频片段的含义，或者任何东西。
预测器更像是一个能够像线性回归模型一样进行预测的估计器。