Ввод-вывод в машинном обучении описывает процесс передачи данных в модель и возвращения результатов. Входные данные включают признаки и характеристики, которые используются для анализа. Выходные данные представляют собой предсказания или решения, сформированные на основе входной информации. Эта связь между входом и выходом является ключевой для выполнения различных задач машинного обучения, включая классификацию и регрессию. Эффективность модели во многом зависит от качества и разнообразия входных данных.