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...
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)...
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：...
回归问题和分类问题的区别回归问题 用一个经典的问题来解释:假设你想买房子,手头上仅有的是之前出售的房子的占地面积大小和房子的价格,你想凭借手头上的这些数据来买一套不错的房子,那么你仅有的关于房子的信息是房子的占地大小,也就是就一个特征,那么这样的问题被称为单一特征回归问题。 再假设一下,还是买房子...
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...
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
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;...