回归(regression)与分类(classification)的区别
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了回归(regression)与分类(classification)的区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
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;
定性输出称为分类,或者说是离散变量预测。
”
回归是监督学习的一部分,通常是用来预测一个连续值的输出,比如房价的预测,是一个标量值,是一个连续值的数。
而分类是要预测一个离散值的输出,例如在预测肿瘤概率的问题上,有良性肿瘤,和恶性肿瘤的数据集,如果以肿瘤大小作为属性预测肿瘤的性质,那么最后只能从良性和恶性这两种结果中得到一个。
以上是关于回归(regression)与分类(classification)的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
决策树算法之分类回归树 CART(Classification and Regression Trees)
分类和逻辑回归(Classification and logistic regression),广义线性模型(Generalized Linear Models) ,生成学习算法(Generative
多分类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)