最终我们决定使用某个机器学习算法进行分类，首先需要做的是算法训练，即学习如何分类。通常我们为算法输入大量已分类数据作为算法的训练集。训练集是用于训练机器学习算法的数据样本集合，表1-1是包含六个训练样本的训练集，每个训练样本有4种特征、一个目标变量，如图

1-2所示。目标变量是机器学习算法的预测结果，在分类算法中目标变量的类型通常是标称型的，而在回归算法中通常是连续型的。训练样本集必须确定知道目标变量的值，以便机器学习算法可以发现特征和目标变量之间的关系。正如前文所述，这里的目标变量是物种，也可以简化为标称型的数值。我们通常将分类问题中的目标变量称为类别，并假定分类问题只存在有限个数的类别。

图1-2特征和标识的目标变量

注意：特征或者属性通常是训练样本集的列，它们是独立测量得到的结果，多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。

为了测试机器学习算法的效果，通常使用两套独立的样本集：训练数据和测试数据。当机器学习程序开始运行时，使用训练样本集作为算法的输人，训练完成之后输入测试样本。输入测试样本时并不提供测试样本的目标变量，由程序决定样本属于哪个类别。比较测试样本预测的目标变量值与实际样本类别之间的差别，就可以得出算法的实际精确度。

假定这个鸟类分类程序，经过测试满足精确度要求，是否我们就可以看到机器已经学会了如何区分不同的鸟类了呢？这部分工作称之为知识表示，某些算法可以产生很容易理解的知识表示，而某些算法的知识表示也许只能为计算机所理解。知识表示可以采用规则集的形式，也可以采用概率分布的形式，设置可以是训练样本集中的一个实例。在某些场合中，人们可能并不想建立一个专家系统，而仅仅对机器学习算法获取的信息感兴趣。此时，采用何种方式表示知识就显得非常重要了。

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