监督学习的主要挑战是什么

监督学习的主要挑战包括以下几个方面： 1. 数据质量问题：监督学习需要大量标记数据来训练模型，但是标记数据的质量可能存在问题，如标签不准确、缺失或者过于稀疏等。 2. 维度灾难问题：当特征维度非常高时，模型的复杂度会急剧增加，导致训练时间和空间复杂度都变得非常高。 3. 过拟合问题：如果模型过于复杂，容易出现过拟合现象，即在训练集上表现良好，但在测试集上表现较差。 4. 模型选择问题：监督学习中有多种算法可供选择，如何选择最适合的算法成为了一个挑战。 5. 样本不平衡问题：在某些情况下，不同类别的样本数量可能存在严重的不平衡，这会影响模型的性能。