🏷️Classification vs Regression📈
Ambas son tareas de aprendizaje supervisado, pero responden a tipos de pregunta distintos. Una ordena los datos en grupos; la otra predice un número.
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🏷️Classification
- ✓Predice a qué categoría o clase pertenece una entrada
- ✓La salida es una etiqueta discreta, como spam o no spam
- ✓Se evalúa con exactitud, precisión y exhaustividad
- ✓Ejemplos: reconocimiento de imágenes, diagnóstico de enfermedades
- ✓Las fronteras de decisión separan las clases
📈Regression
- ✓Predice un valor numérico continuo
- ✓La salida es un número, como un precio o una temperatura
- ✓Se evalúa con métricas de error como el error cuadrático medio
- ✓Ejemplos: predicción del precio de viviendas y del valor de acciones
- ✓Ajusta una línea o curva a través de los datos
Veredicto
Pregúntate qué tipo de respuesta necesitas. Si la salida es una etiqueta o categoría, usa clasificación; si es una cantidad en una escala continua, usa regresión.
Preguntas frecuentes
¿Cómo sé qué tarea tengo?+
Si predices una categoría, es clasificación; si predices un número, es regresión.
¿Predecir precios de viviendas es clasificación o regresión?+
Regresión, porque el precio es un valor numérico continuo en lugar de una categoría fija.
¿Puede el mismo algoritmo hacer ambas?+
Algunos, como los árboles de decisión y las redes neuronales, se pueden adaptar tanto a la clasificación como a la regresión.
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