特征數據
特征數據是監督學習的重要組成部分，用於描述數據的屬性和特征。特征數據可以是不同類型的數據，例如數字數據、子類型數據或文本數據，並且可以包含多個屬性和特征。在監督學習中，特征數據通常存儲在矩陣或數據框中，每個樣本數據占壹行，每個特征占壹列。
標簽數據
標簽數據是指監督學習中的目標變量，也稱為標簽或輸出變量。標簽數據用於描述數據的類別或結果，通常是分類數據或數字數據。在監督學習中，標簽數據和特征數據用於訓練模型和驗證模型的準確性。
培訓用數據
訓練數據是監督學習中的樣本數據，用於訓練模型和優化模型參數。訓練數據包括特征數據和標簽數據，它們通常是已知的數據集。訓練數據的大小和質量對模型的精度和泛化能力有重要影響。
測試數據
測試數據是用於測試和評估模型性能的樣本數據。測試數據和訓練數據是獨立的，它們通常是從未見過的新數據集。測試數據的大小和質量對模型的泛化能力和可靠性有重要影響。
驗證數據
驗證數據是用於選擇最優模型和調整模型參數的樣本數據。驗證數據獨立於訓練數據和測試數據，通常是從訓練數據中隨機選取的壹部分數據。驗證數據的大小和質量對模型的選擇和調整有重要影響。
壹般來說，監督學習需要的樣本數據包括特征數據、標簽數據、訓練數據、測試數據和驗證數據。這些數據對建立高效模型、實現準確預測和分類有重要影響。因此，在進行監督學習之前，需要對數據進行充分的學習和分析，選擇合適的算法和模型對數據進行處理。