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. 回归问题有标签,分类问题没有 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 C 反馈 收藏
回归问题和分类问题的区别1 在机器学习领域，回归问题和分类问题是两大重要的任务类型。它们看似有相似之处，但实则有着诸多本质的区别。从定义上看，回归问题旨在预测一个连续的数值。这就好比预测一条河流的水位，水位可以是任意一个实数，它可以随着各种因素缓慢地升高或者降低，是一个连续变化的量。而分类问题则是...
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：...
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...
从数据的角度来看，分类问题的数据往往是离散的。就像那些动物类别，就那么几种，很明确地分开。而回归问题的数据更像是连续的。就像气温，它可以从零下几十度一直到零上几十度，是一个连续变化的数值。从模型的输出结果来看，分类模型输出的是一个类别标签。就像一个机器在识别水果的时候，输出的是苹果或者香蕉这种...
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,例如图像分类、文本分类。 二分类问题:适用于只有两个可能结果的问题,如二元分类、判别等。
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