🏷️Classification vs Regression📈
Beide sind Aufgaben des überwachten Lernens, doch sie beantworten verschiedene Arten von Fragen. Die eine sortiert Daten in Gruppen; die andere sagt eine Zahl voraus.
Starte eine moomz-Umfrage: wer gewinnt?
moomz.com — 10s, anonym, kostenlos
🏷️Classification
- ✓Sagt voraus, zu welcher Kategorie oder Klasse eine Eingabe gehört
- ✓Die Ausgabe ist ein diskretes Label, wie Spam oder kein Spam
- ✓Bewertet mit Genauigkeit, Präzision und Trefferquote
- ✓Beispiele: Bilderkennung, Krankheitsdiagnose
- ✓Entscheidungsgrenzen trennen die Klassen
📈Regression
- ✓Sagt einen kontinuierlichen numerischen Wert voraus
- ✓Die Ausgabe ist eine Zahl, wie ein Preis oder eine Temperatur
- ✓Bewertet mit Fehlermaßen wie dem mittleren quadratischen Fehler
- ✓Beispiele: Vorhersage von Immobilienpreisen und Aktienwerten
- ✓Passt eine Linie oder Kurve durch die Daten
Urteil
Frage, welche Art von Antwort du brauchst. Wenn die Ausgabe ein Label oder eine Kategorie ist, verwende Klassifikation; wenn es eine Größe auf einer kontinuierlichen Skala ist, verwende Regression.
Häufige Fragen
Wie erkenne ich, welche Aufgabe ich habe?+
Wenn du eine Kategorie vorhersagst, ist es Klassifikation; wenn du eine Zahl vorhersagst, ist es Regression.
Ist die Vorhersage von Immobilienpreisen Klassifikation oder Regression?+
Regression, weil der Preis ein kontinuierlicher numerischer Wert ist und keine feste Kategorie.
Kann derselbe Algorithmus beides?+
Einige, wie Entscheidungsbäume und neuronale Netze, lassen sich für Klassifikation oder Regression anpassen.
Auch in