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...
百度试题 题目回归问题和分类问题的区别是? 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.回归问题输出值是离散的,分类问题输出值是连续的相关知识点: 试题来源: 解析 B ...
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...
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:...
分类问题和回归问题的区别是()。 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 广告位招租 联系QQ:5245112(WX同号) ...
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...
区别与总结: 输出类型: 分类问题: 输出是离散的类别标签。 二分类问题: 特殊的分类问题,只有两个类别。 回归问题: 输出是连续的数值。 目标: 分类问题: 预测数据点属于哪个类别。 二分类问题: 预测数据点属于两个互斥的类别。 回归问题: 预测数值型输出。 应用场景: 分类问题: 适用于标签离散的问题,例如图像分...
回归与分类问题的区别和联系 分类和回归的优缺点 优势: 1、树生成的过程是透明的,方便分析; 2、不需要对变量进行转换(变量的任何单调转换都会得到相同的树); 3、变量子集的选择是自动的,因为它是分割选择的一部分; 4、树在本质上对异常值也是稳健的,因为分割的选择取决于数值的排序,而不是这些数值的绝对大小;...
回归问题也属于监督学习中的一类。回归用于预测输入变量与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。 回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合:选择一条函数曲线,使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。