简介

在被称为机器学习的人工智能领域，开发出的算法可以从数据中学习，并在没有明确编程的情况下做出判断或预测。归纳学习和演绎学习是机器学习中使用的两种主要方法。虽然这两种策略都可用于建立依靠数据进行选择或预测的模型，但用于这样做的技术是不同的。我们将在本文中研究归纳学习和演绎学习之间的区别。

归纳式学习

一种被称为归纳学习的机器学习技术可以训练一个模型，使其根据实例或观察结果产生预测。在归纳学习过程中，模型从特定的例子或实例中获取知识，并对其进行归纳，从而可以预测全新数据的结果。

当使用归纳学习时，一个规则或方法并没有明确地编入模型。相反，模型被训练来发现输入数据的趋势和联系，然后利用这些知识来预测新数据的结果。归纳学习的目的是建立一个能够精确预测后续实例结果的模型。

在监督学习的情况下，模型是用标记的数据来训练的，归纳学习经常被利用。一系列具有适当输出标签的样本被用来训练模型。然后，该模型使用该训练数据在输入数据和输出数据之间建立一个映射。新的实例的输出可以在模型训练完成后用它来预测。

归纳学习被许多著名的机器学习算法所使用，如决策树、K-近邻和神经网络。因为它能够开发出能够准确预测新数据的模型，即使是在基本模式和关系复杂且不为人知的情况下，归纳学习是机器学习的一个重要方法。

优点

由于归纳学习模型具有灵活性和适应性，它们很适合处理困难、复杂和动态的信息。

寻找数据中隐藏的模式和关系。归纳学习模型非常适合于模式识别和分类等任务，因为它们可以识别数据中的联系和模式，而这些联系和模式对于人类来说可能并不明显。

巨大的数据集–归纳学习模型适用于需要处理大量数据的应用，因为它们可以有效地处理巨大的数据量。

适用于规则模糊的情况–由于归纳学习模型可以在没有明确编程的情况下从实例中学习，它们适用于事先没有精确描述或了解规则的情况。

缺点

可能过度适应特定的数据 – 归纳学习模型如果过度适应特定的训练数据，或者学习了数据中的噪音而不是潜在的模式，那么在新的数据上可能表现得很差。

可能的计算成本 – 归纳学习模型在实时应用中的应用可能受到其计算成本的限制，特别是对于复杂的数据集。

有限的可解释性–归纳学习模型可能难以理解，使得在决策过程必须透明和可解释的应用中，难以理解它们是如何得出预测结果的。

归纳学习模型的好坏取决于其训练的数据，因此，如果数据不准确或不充分，模型可能无法有效执行。

演绎式学习

演绎式学习是机器学习的一种方法，它使用一系列的逻辑原则和步骤建立模型。在演绎学习中，模型被专门设计为遵守一套准则和流程，以便在全新的、未开发的数据基础上产生预测结果。

在基于规则的系统、专家系统和基于知识的系统中，规则和过程是由领域专家明确设定的，演绎学习经常被利用。模型被训练成遵守准则和流程，以便从输入数据中得出判断或预测。

演绎式学习从一套规则和流程开始，利用这些规则对传入的数据产生预测，这与归纳式学习相反，归纳式学习是从特定的例子中学习。建立一个能够精确遵守一套准则和流程的模型，以产生预测，这是演绎学习的目的。

演绎式学习被许多著名的机器学习算法所采用，如决策树、基于规则的系统和专家系统。演绎式学习是一种重要的机器学习策略，因为它能够开发出能够按照预定的规则和准则产生精确预测的模型。

优势

更加有效–由于演绎学习从广泛的概念开始，并将其应用于特定的案例，它经常比归纳学习更快。

演绎式学习有时能比归纳式学习产生更准确的结果，因为它从某些原则开始，并将其应用于数据。

当数据稀少或难以收集时，演绎式学习更实用，因为它需要的数据比归纳式学习少。

缺点

演绎式学习受制于现有的规则，这些规则可能是不充分的或过时的。

演绎式学习不适合于缺乏精确规则或变量之间关联的复杂问题，也不适合于模糊的问题。

有偏差的结果–规则和知识库的质量，可能会给结果增加偏差和错误，决定了演绎式学习的准确程度。

机器学习中的归纳学习和演绎学习的主要区别

结论

归纳学习是机器学习的一个重要方法，因为它能够开发出能够准确预测新数据的模型，即使底层模式和关系是复杂的、不为人知的。归纳学习是一种机器学习的方法，它的计算成本高，可解释性有限，并且依赖于数据的质量。演绎式学习是一种关键的机器学习策略，能够按照预先确定的规则和准则进行精确的预测。