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迁移学习支持在相关任务或领域重复使用预先训练的模型。通过将从一个分类问题中学到的知识应用到另一个分类问题中，迁移学习可以加速模型开发过程并提高性能，即使在标记数据有限的情况下也是如此。

13. 在线学习
在数据按顺序或以流的形式到达的情况下，在线学习变得很重要。分类模型 巴西 whatsapp 号码列表 可以适应实时从传入数据中学习，从而实现持续更新和预测，而无需重新训练整个模型。

14. 人机交互
人类专业知识在分类中起着至关重要的作用。数据科学家与领域专家合作，改进分类过程，验证结果，并确保模型符合预期结果。人类反馈有助于应对挑战并提高模型的性能。

15.多类分类
二元分类涉及区分两个类别，而多类别分类则将概念扩展到多个类别。数据科学家训练模型以同时将数据分类为多个类别。一对多和 softmax 回归等技术可以处理多类别问题，从而实现情绪分析、对象识别和文档分类等应用。




16. 特征重要性
分类模型可以洞悉不同特征在预测中的重要性。通过了解哪些特征对分类结果影响最大，数据科学家可以洞悉数据中潜在的关系。特征重要性分析有助于完善模型、优化特征选择并指导数据驱动的决策。