摘要：答：因为回归与分类对模型评估的好坏定义不一样。当训练集出现异常点时，回归会尽量去拟合这些异常点，增加模型鲁棒性。但是在分类中，异常点的出现会使得分割界偏离最优位置，原本可能并不是这个类别的异常点当成该类别进行模型训练，导致模型不准确。 2. 分类问题，预测随机抓一个神奇宝贝属于某一类别的概率（朴素贝 阅读全文