回归和分类是机器学习中两种基本的预测方法,它们的本质区别在于输出变量的类型。回归问题输出的是连续的数值,分类问题输出的是有限的、离散的类别标签。两者都是监督学习的一部分,都依赖于带有标签的训练数据来学习模型。 (1)回归(Regression)的本质 回归的目的是预测数值型的目标值,本质是寻找自变量和因变量之间的关系...
分类和回归是机器学习领域中两种常见的任务类型,它们之间的区别主要体现在以下几个方面: 1.目标类型: 分类任务的目标是将输入数据划分为不同的预定义类别或标签,每个数据样本都属于某个特定的类别。例如目前自己研究领域即对药物化合物的活性和非活性标签的划分。 而回归任务的目标是预测一个连续的数值变量,即对给定...
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...
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：分类问题结果对就是对，错就...
回归和分类的区别与联系 回归和分类的相同点 分类与回归的区别与联系 分类与回归的区别与联系联系回归与分类的本质联系是都要建立映射关系\(f(x) \rightarrow y, x \in A, y \in B\)区别回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓“定量”。也就...
(1)监督学习中回归与分类的分别 两者的区别在于预测的目标是否是连续的,回归是连续变量预测,分类是离散变量预测。 (2)回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生的变化。线性回归的定义是:目标值预期是输入变量的线性组合。线性模型形式简单、易于建模,但却蕴含着...
分类和回归是机器学习中两种常见的监督学习任务，它们的主要区别在于预测的目标变量的类型。1.目标变量类型：分类的目标是预测离散的标签，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件（是/否）。而回归的目标是预测连续的数值，例如预测房价。2.输出结果：分类模型的输出是一个类别，通常使用概率来进行决策。例如，对于...
即回归算法是要预测连续的数值型的目标值,接受一系列连续数据,寻找一个最适合数据的方程对特定的值进行预测。该方程称之为回归方程,求解回归方程就是求解该方程的系数,求解参数的过程就是回归 分类算法和回归算法最主要的区别就是输出结果的不同: 分类算法输出的是定性的值,即离散变量的预测,例如上学的阶段:小学、...
1. 目标变量类型：- 分类任务的目标是预测离散的标签或类别。例如，判断邮件是否为垃圾邮件，性别、物种分类等。- 回归任务的目标是预测连续的数值。例如，预测股票价格、天气温度、房屋价值等。2. 输出结果：- 分类模型的输出通常是类别标签，并常通过概率来表示预测的确定性。例如，对于二分类问题，模型...