🏷️Classification vs Regression📈
Ambas sao tarefas de aprendizado supervisionado, mas respondem a tipos diferentes de pergunta. Uma organiza dados em grupos; a outra preve um numero.
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🏷️Classification
- ✓Preve a qual categoria ou classe uma entrada pertence
- ✓A saida e um rotulo discreto, como spam ou nao spam
- ✓Avaliada com acuracia, precisao e revocacao
- ✓Exemplos: reconhecimento de imagens, diagnostico de doencas
- ✓Fronteiras de decisao separam as classes
📈Regression
- ✓Preve um valor numerico continuo
- ✓A saida e um numero, como um preco ou uma temperatura
- ✓Avaliada com metricas de erro como o erro quadratico medio
- ✓Exemplos: previsao de preco de imoveis e de valor de acoes
- ✓Ajusta uma reta ou curva aos dados
Veredito
Pergunte que tipo de resposta voce precisa. Se a saida e um rotulo ou categoria, use classificacao; se e uma quantidade em uma escala continua, use regressao.
Perguntas frequentes
Como saber qual tarefa eu tenho?+
Se voce preve uma categoria, e classificacao; se preve um numero, e regressao.
Prever precos de imoveis e classificacao ou regressao?+
Regressao, porque o preco e um valor numerico continuo, e nao uma categoria fixa.
O mesmo algoritmo pode fazer as duas?+
Alguns, como arvores de decisao e redes neurais, podem ser adaptados para classificacao ou regressao.
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