创建预测分析项目后，需要选择数据标签列及标签列数据类型。在预测分析“数据标注”页面，可预览数据并完成标签列以及标签列数据类型选择，当前由于特征筛选算法限制，标签列必须是数据集的最后一列。模型训练将会使用全部数据训练预测模型，该模型以其他列的数据为输入，以标签列的预测值为输出。

操作步骤

选择“标签列”。在“数据标注”页面中，预览数据并选择训练目标。在“标签列”下拉框中选择需要设置为标签列的名称。

标签列是预测模型的输出。此处训练目标是鸢尾花的品种（即“attr_5”），该列目标结果是“离散值”。训练目标选择完成后，单击“训练”。

图1 预测分析数据标注界面

选择“标签列数据类型”。在“数据标注”页面中，“标签列数据类型”下选择合适的数据类型。

若标签列为枚举型数据，数据类型应选择“离散值”，预测分析将训练分类模型。
若标签列为数值型连续数据，数据类型应选择“连续数值”，预测分析将训练回归模型。

分类问题（离散值）在模型训练完成后，评估结果会展现召回率（Recall）、精确率（Precision）、准确率（Accuracy）及F1值（F1 Score）。
连续值在模型训练完成后，评估结果会展现平均绝对误差（Mean Absolute Error），均方误差（Mean Squared Error），均方根误差（Root Mean Squared Error）。

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