回归和分类问题的区别,简述分类和回归的异同

回归和分类问题的区别,简述分类和回归的异同

分类基于回归。输出不同：分类解决的是属性问题，存在不连续性，输出的结果是0,1,2,3 回归解决的是数值问题，存在连续性，输出的结果往往以连续型函数如sigmoid函数求得。目的不重要要研究的就是两者的区别1.输出不同1.分类问题输出的是物体所属的类别，回归问题输出的是物体的值。例如，最近福州天气比较怪(阴晴不定，像极了女朋友的脾气),为了能够对明天穿

≥＾≤ 分类问题和回归问题的区别分类和回归的区别在于输出变量的类型。定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。举个例子：预测明天的气温是一、回归问题和分类问题的区别区别简单概括为上图，具体举例如下：机器学习的思想和教小孩一样，拿识物卡片给她，告诉她这是猫、这是狗、这是苹果，下次遇到

?＾? 回归和分类的目的是不一样的回归和分类之间的区分界限是相对模糊的回归和分类的应用场景不同一、回归和分类实现原理一致回归和分类的皆为有监督学习，都是对输入变量进行各种分分类问题和回归问题是机器学习和统计分析中两种不同类型的问题，它们的主要区别在于其目标和处理方式：问题类型：分类问题(Classification):在分类问题中，目标

D.回归问题与分类问题在输入属性值上要求不同正确答案：回归问题输出值是连续的，分类问题输出值是离散的Tag:机器学习属性区别时间：2021-12-29 13:25:46 上确切地说，分类问题与回归问题是监督学习问题，区别在于学习函数的预测输出是类别还是值。但是分类基本上都是用“回归模型”解决的，只是假设的模型不同(损失函数不一样),因为不能把