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
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。
判断它的类别,或者预测其值分类和回归区别: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...
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：...
回归问题与分类问题的区别主要体现在以下几个方面：1. 输出类型的差异：- 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，...
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...
分类、二分类和回归问题是机器学习中常见的三种任务类型,它们分别适用于不同的场景,具有不同的目标和输出。 1. 分类问题(Classification): 场景:适用于将数据点分到不同的类别或标签中的问题。每个类别代表一种离散的类别或状态。 例子: 判断一封电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。
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。
关于逻辑回归,说法正确的有( )。A.逻辑回归与线性回归没有本质区别B.对多重共线性较为敏感C.对分类样本不均衡问题处理效果较好D.结果不好解释