分类、回归与预测的关系误区

       我身边就有人分不清分类、回归与预测的关系,把回归和预测混为一谈,他们也觉得哪里不对,可也不甚在意。不知只是个例还是什么什么原理的那个什么偏差。

        **分类、回归与预测是机器学习领域核心概念,它们紧密相关但又具有各自独特的特征和应用场景**。

          分类(Classification)和回归(Regression)是机器学习中两种主要的预测任务类型,预测(Prediction)本身则是这类任务的总称分类是指输出变量为离散类别的预测问题,例如识别邮件是否为垃圾邮件,这是一个典型的二元分类问题。回归则涉及连续数值的预测,如根据房屋的特征来预测其市场价格。尽管分类和回归在目标变量的类型、模型输出和评估指标上存在明显差异,但它们的共同目标是使计算机能够从经验中自我改进,并解决越来越复杂的问题。 

 

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