天蓝色ML如何给出训练模型时未使用的值的输出？

Question

我正在尝试预测房屋的价格。因此，我将无房间作为一个变量来进行预测。当我训练模型时，该变量的先前值为（3,2,1）。现在，我在“ no-of-rooms”中添加“ 6”以获取输出（之前未使用它来获取预测值）。它将如何为新值提供输出？
是否仅考虑无房间以外的变量？我使用Boosted决策树回归作为模型。

Answer 1

简短的答案是，当您在一组特征上训练模型，然后使用测试集运行预测时，是，它将能够利用/理解模型所具有的特征值以前在训练期间未见过。如果您的测试集中有较大的离群值，而这些离群值与模型在训练期间看到的值有很大差异，那么它将影响准确性，但仍会尝试进行预测。

这不是Azure机器学习的问题，而是更多的机器学习基础知识（或实际上仅仅是回归工作原理的基础）。我将对“线性回归”和“机器学习中的过拟合”概念进行一些研究。这是两个非常基本的概念性主题，将有助于您的理解。了解回归将帮助您了解为什么模型可以使用以前未见的值来创建预测。