【 如何理解并区分机器学习中的标签（Label）和特征（Feature）？】

学习目标：

机器学习中标签和特征具体的定义以及如何区分

机器学习：

机器学习是人工智能的一个分支，专注于开发算法和统计模型，使计算机能在没有明确编程的情况下学习和改进其功能。通过从数据中提取模式和规律，机器学习让计算机系统能够自动优化性能标准或预测结果。 简单来说，机器学习是一种让计算机通过数据和经验自我学习和改进的技术，而无需直接编程。

标签：

在机器学习中，“标签”是指数据集中的已知结果或分类信息，通常与特征数据一起提供。标签在监督学习中扮演着核心角色，它是训练模型时用来指导算法学习正确映射关系的关键部分。 简单来说，在机器学习中，“标签”就是答案。在训练模型时，我们会给算法提供一些例子，每个例子都有一个正确的“答案”，这个答案就是标签。算法会学习这些例子和它们的答案，以便对新的、未知的数据做出预测。如果例子是关于动物的照片，那么标签可能是“猫”或“狗”这样的类别；如果是预测房价，标签就是具体的房屋价格数字。

特征：

在机器学习中，特征（Features）指的是用来描述和区分数据样本的不同属性或特性。它们是机器学习模型用来做预测或决策的输入。特征可以是原始数据的直接测量，也可以是经过预处理、转换或衍生得到的新变量。

特征在不同类型的数据和任务中可以有不同的形式：

数值特征：如年龄、收入、温度等连续或离散的数值。 分类特征：如性别、颜色、种类等类别变量，通常需要编码为