监督算法（Supervised Learning Algorithms）是机器学习领域中的一种，它通过使用已标记的训练数据来训练模型，并从这些数据中学习如何预测或分类未知数据。
在监督学习中，数据集被分为两个主要部分：
1. 训练集（Training Set）：这部分数据用于训练模型，让模型学习如何根据输入特征来预测输出标签。
2. 测试集（Test Set）：这部分数据用于评估模型的性能，确保模型能够泛化到未见过的数据上。
监督算法主要包括以下几类：
分类算法（Classification Algorithms）：用于将数据分类到不同的类别中，如逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林等。
回归算法（Regression Algorithms）：用于预测连续值输出，如线性回归、岭回归、Lasso回归等。
监督算法的工作流程如下：
1. 数据预处理：包括数据清洗、数据转换、特征工程等步骤，以使数据更适合于训练模型。
2. 选择算法：根据问题的类型（分类或回归）和数据的特点选择合适的算法。
3. 训练模型：使用训练集数据来训练模型，学习数据中的模式和关系。
4. 模型评估：使用测试集数据来评估模型的性能，检查模型的准确性、召回率、F1分数等指标。
5. 模型优化：根据评估结果调整模型参数，以提高模型性能。
监督算法在许多领域都有广泛应用，如医疗诊断、图像识别、信用评分等。
