词汇表

Y 缩放是指在机器学习模型中调整目标变量或输出 (Y) 比例的过程。此过程通常用于将 Y 值归一化或标准化为通用尺度，这可以提高模型的性能和收敛性，尤其是在回归任务中。y 尺度的含义与其在确保模型的预测与实际输出相同的尺度上的作用息息相关，这对于获得准确和可解释的结果至关重要。

Y-true，也称为实际输出，是指机器学习模型旨在预测的数据集中的真实值或观测值。这些值是将模型的预测（称为 y-pred 或预测输出）进行比较的基本事实。y-true 的含义是评估模型准确性的核心，因为它代表了模型应努力复制的正确结果。