解释数据集如何在机器学习中使用。
数据集，包括有标签数据和无标签数据，被用作机器学习应用的基础。有标签数据由先前打上正确输出标签的输入数据组成，使得机器学习模型能够从之前的训练数据中学习。无标签数据不包含输出结果，但被用作训练机器学习模型的输入。数据集被用于提供监督或无监督学习算法来训练模型。在监督式机器学习中，数据集通常是已标记的，这样模型就可以从数据中学习，并在测试数据集上测试其预测的准确性。无监督学习使用无标签数据来检测模式并分组相似性。数据集被用于训练和测试模型识别模式并做出有意义的预测的能力。此外，数据集也可以用于评估现有和未来的机器学习模型。通过在同一数据集上测试多个模型，可以比较不同模型的性能并选择最佳模型。