分类问题是指根据给定的特征将数据分为不同的类别,而回归问题是指根据给定的特征预测数值型的输出。本文将从定义、应用领域、解决方法等方面介绍分类问题和回归问题的基本概念和特点。 一、分类问题 分类问题是机器学习中最常见的问题之一。它的目标是根据给定的特征将数据分为不同的类别。分类问题的应用非常广泛,例如...
分类问题是指将输入数据分为不同的类别,而回归问题是指根据输入数据预测一个连续的输出值。本文将从定义、应用场景、算法选择、评估指标等方面对分类问题和回归问题进行全面详细的介绍和分析。 2. 分类问题 2.1 定义 分类问题是指根据输入数据的特征将其分为不同的类别。在分类问题中,我们已经知道了一些已经被标记...
分类问题和回归问题 分类问题 问题 分类问题是指将输入数据划分到不同的类别中的问题。在机器学习中,分类是一种监督学习方法,通过训练模型来预测分类标签。分类问题可以是二分类问题(将数据分为两个类别)或多分类问题(将数据分为多个类别)。 问题 在分类问题中,常用的评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数等...
回归问题是指预测一个连续的数值。比如说,你想预测明天的气温。这不像分类问题那样有固定的类别,而是要给出一个具体的数值,比如“23°C”或“25°C”。 回归问题常常会使用连续特征,连续特征是指可以在一个范围内取任意数值的数据。这类数据可以有无限多个可能值,通常用于表示可以测量的量度,而不仅仅是计数,如身...
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...
分类、回归问题都是监督学习,本质都是对输入做出预测,都要建立映射关系。分类问题输出的是物体所属的类别(瓜是好瓜吗),回归问题输出的是数值(瓜会卖到多少钱)。聚类是无监督学习 一.分类问题 分类问题输出的是物体所属的类别,即输出结果是:“好瓜/坏瓜”、“晴天/阴天/雨天”...,分类问题输出的值是定性的,...
标注问题标注问题 标注是分类问题的一种推广,标记问题的输入是一个观测序列,输出是一个标记序列或状态序列。标注问题的目标在于学习一个模型,使它能够对观测序列给出标记序列作为预测。 回归问题回归问题 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。回归...
在本文中,我们将深入探讨回归问题和分类问题的不同之处,并帮助读者更好地理解这两种问题类型。 1. 定义和目的 回归问题主要是用来预测连续型的数值结果,例如房价、股票价格等。而分类问题则是预测离散型的结果,例如判断邮件是否是垃圾邮件、预测疾病是否为恶性等。回归问题和分类问题的不同之处在于它们所处理的结果...
一、回归问题和分类问题的区别 区别简单概括为上图,具体举例如下: 机器学习的思想和教小孩一样,拿识物卡片给她,告诉她这是猫、这是狗、这是苹果...,下次遇到真猫真狗的时候你问她这是啥,如果她准确说出这是猫还是狗还是苹果,那么这个小孩训练成功了。 那么机器学习就是把机器当小孩,给它一些历史数据,告诉机器...
Logistic 回归算法,又叫做逻辑回归算法,或者 LR 算法(Logistic Regression)。分类问题同样也可以基于“线性模型”构建。“线性模型”最大的特点就是“直来直去”不会打弯,而我们知道,分类问题的预测结果是“离散的”,即对输出数据的类别做判断。比如将类别预设条件分为“0”类和“1”类(或者“是”或者“否”)那么...