回归模型和分类模型的区别,回归和分类的联系

回归模型和分类模型的区别,回归和分类的联系

模型限制比较多，要求样本满足前提假设。非参数方法S:在并不明确的f(x)的具体形式时，给出的一种灵活性很强的方法来进行回归。W:不能给出回归模型的具体形式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：预测明天的⽓温是多少度，这是⼀个回归任

1. 输出结果的差异回归算法的输出结果是连续的数值型数据，而分类算法的输出结果是离散的类别型数据。这是两者最明显的区别。2. 数据类型的不同回归算法主要应用于数值型数据，而分而回归模型用于处理连续的数值数据。回归模型的输出是一个连续的数值，可以是任意实数或整数，例如预测房价或销售额。二、输出结果不同分类模型的输出是对输入数据进行分类的概率或

⊙▽⊙ 术语监督学习，意指给出一个算法，需要部分数据集已经有正确的答案。“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；定性输出称回归模型和分类模型的区别“回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间。”我们不难看到，回归问题与分类问题本质上都是要建立映射关系：而两者的

2、Logistic回归：用于分析分类变量(或等级变量)和一些影响因素之间的关系，由于因变量非连续变量，与自变量间失去了线性关系的可能性，于是经过Logit变化，将模型回归模型和分类模型的区别转自：https://zhihu/question/21329754 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

分类与回归最主要的区别是输出变量的类型：连续变量的预测叫回归，离散变量的预测是分类。回归的主要作用是了解两个或多个变量之间是否相关，相关的方向，相关的强度，并利用数学模型以3）第3个区别是对模型的评估指标不一样在监督分类中，我们我们通常会使用正确率作为为指标，也就是预