🏷️Classification vs Regression📈
两者都是监督学习任务，但回答不同类型的问题。一个将数据分入类别，另一个预测具体数字。
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🏷️Classification
- ✓预测输入属于哪个类别
- ✓输出是离散标签，如垃圾邮件/非垃圾邮件
- ✓用准确率、精确率和召回率评估
- ✓示例：图像识别、疾病诊断
- ✓决策边界将各类别分隔开
📈Regression
- ✓预测连续的数值
- ✓输出是数字，如价格或温度
- ✓用均方误差等误差指标评估
- ✓示例：房价预测和股价预测
- ✓对数据拟合一条直线或曲线
结论
想清楚你需要什么样的答案。如果输出是标签或类别，用分类；如果是连续尺度上的数值，用回归。
常见问题
如何判断我面对的是哪类任务？+
如果你预测一个类别，就是分类；如果你预测一个数值，就是回归。
预测房价是分类还是回归？+
回归，因为价格是连续的数值，而非固定的类别。
同一种算法能同时做两件事吗？+
部分算法可以，如决策树和神经网络，可以被调整用于分类或回归任务。
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