A.回归问题有标签,分类问题没有 B.回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的 C.回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的 D.回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同相关知识点: 试题来源: 解析 回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的 反馈...
回归问题的核心在于寻找一个能够最佳拟合数据点的函数或模型,这个函数或模型可以是线性的,也可以是非线性的。 三、结果评估不同 分类问题:分类的结果很明确,分类正确即为对,分类错误即为错,没有逼近的过程,最终结果只有一个。在评估分类模型的性能时,通常会关注分类的准确性和稳定性,如准确率、召回率等指标。 回...
回归问题和分类问题的区别主要体现在:回归问题估计连续值输出,目的是得到最优拟合线,结果可能有多个且是逼近的;分类问题预测离散类别输出,目的是寻找决策边界,分类结果只有一个且明确对错。 回归问题与分类问题的定义及区别 在机器学习和统计学中,回归问题和分类问题是两种基本且...
分类问题:预测一张图片中的人物性别。结果可能是男/女,是一个类别标签。 回归问题:预测一个顾客在电商平台上的消费金额。 结果可能是一个具体的金额数值。 分类问题:预测一个顾客是否会点击某个广告。结果只有两个:点击/不点击。 总而言之,回归问题关注的是预测一个连续的数值,而分类问题关注的是预测一个类别标签。
回归问题和分类问题的不同之处在于它们所处理的结果类型不同,因此在建模和评估方法上也会有所区别。 2. 数据类型 在回归问题中,输入和输出的数据类型都是连续型的,因此在特征工程和建模过程中需要考虑如何处理连续型数据、特征缩放等问题。而在分类问题中,输入数据可以是连续型或离散型的,输出结果是离散型的,因此...
判断它的类别,或者预测其值分类和回归区别:1.输出不同:分类输出的值是离散的,回归输出的值是连续的;(但不是严格意义上数学的连续和离散)分类输出物体的所属类别,回归输出物体的值;分类输出的值是定性的,回归输出的值是定量的;2.目的不同:分类是为了寻找决策边界,回归是为了找到最优拟合3.结果不同:分类问题...
回归问题和分类问题区别如下：1、输出不同：分类输出的值是离散的，回归输出的值是连续的；（但不是严格意义上数学的连续和离散）分类输出物体的所属类别，回归输出物体的值；分类输出的值是定性的，回归输出的值是定量的；2、目的不同：分类是为了寻找决策边界，回归是为了找到最优拟合。3、结果不同：...
1. 分类与回归的主要区别在于输出变量的类型。回归用于预测连续变量，而分类用于预测离散变量。2. 回归分析旨在探究两个或多个变量间的相关性，包括相关方向和强度。它通过建立数学模型来预测一个或多个感兴趣的变量。3. 分类模型实际上是将回归模型的输出进行离散化处理。分类和回归模型之间存在显著的差异...
回归问题和分类问题的区别是什么?A.回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同B.回归问题输出值是连续的,分类问题输出值是离散的C.回归问题有标签,分类问题没有D.回归问题
分类问题和回归问题的区别是()。 答案: A、前者预测函数值为离散值,后者为连续值B、前者预测函数值为连续值,后者为离散值C、前者是无监督学习D、后者是无监督学习正确答案:前者预测函数值为离散值,后者为连续值 点击查看答案手机看题 你可能感兴趣的试题 问答题 以下关于列表、元组、字典的说法中,正确的是()。