2、分类与回归的区别在于:回归可用于预测连续的目标变量,分类可用于预测离散的目标变量。 3、常见的分类算法包括:逻辑回归(尽管是回归的算法但实际上是完成分类的问题),决策树 (包括 ID3 算法、C4.5 算法和 CART 算法)、神经网络、贝叶斯、K-近邻算法、支持向量机(SVM) 等。 4、合理即可。
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
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：...
- 分类问题输出的是离散的类别标签，例如判断一个邮件是否为垃圾邮件。- 回归问题输出的是连续的数值，如预测房屋的价格。2. 问题的目标不同：- 分类问题关注于确定数据点属于哪一个预定义的类别。- 回归问题关注于找到一个映射，使得输出值尽可能接近实际的连续数值。3. 结果的表现形式：- 分类问题的...
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。 回归问题: 适用于预测数值型结果的问题,如房价预测、销售额预测...
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;...
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回归估计和分类问题是统计学中两种常见的问题，它们之间存在一些重要的区别。首先，回归估计和分类问题的目标不同。回归估计的目标是预测一个连续的输出变量，例如预测房价、销售额等。而分类问题的目标是将输入变量分为两个或多个离散的类别，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件、一个人是否患有某种疾病等。其...
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
逻辑回归和SVM的联系与区别,正确的是?A.二者都可以处理分类问题B.二者都可以增加不同的正则化项C.二者都是参数模型D.SVM的处理方法是只考虑support vect