机器学习中的分类和回归

机器学习中的分类和回归是两种主要的预测建模任务，它们分别处理不同类型的输出变量。

分类（Classification）：

1. 定义： 分类是一种监督学习任务，其目标是将输入数据映射到预定义的类别中。在分类问题中，模型的输出是一个离散的类别标签。

2. 例子： 例如，垃圾邮件过滤是一个二分类问题，其中模型需要将每封电子邮件分为"垃圾邮件"或"非垃圾邮件"两个类别。另一个例子是手写数字识别，其中模型需要将手写数字图像分为0到9的数字类别。

3. 输出： 输出是离散的，通常是有限的类别集合。

回归（Regression）：

1. 定义： 回归也是一种监督学习任务，其目标是建立输入变量与连续输出变量之间的关系。在回归问题中，模型的输出是一个连续的数值。

2. 例子： 例如，房价预测是一个回归问题，其中模型需要根据输入的特征（如房屋面积、地理位置等）预测房价。另一个例子是股票价格预测，模型需要预测未来某个时点的股票价格。

3. 输出： 输出是连续的实数，可以包括任意范围的数值。

区别：

1. 输出类型：

   • 分类： 输出是离散的，代表预定义的类别。
   • 回归： 输出是连续的，代表一个实数值。

2. 任务目标：

   • 分类： 目标是对数据进行分类，将其划分到不同的类别中。
   • 回归： 目标是建模输入和输出之间的关系，预测连续数值。

3. 应用场景：

   • 分类： 适用于诸如图像分类、文本分类、垃圾邮件检测等问题。
   • 回归： 适用于预测问题，如房价预测、销售量预测等。

虽然分类和回归是两个不同的任务，但有时候也存在一些交叉，例如在某些问题中可以将回归问题转化为分类问题或反之，具体取决于任务的性质和目标。