回归与分类的区别
Posted Harry_DM
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了回归与分类的区别相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
1)输出数据的类型
分类输出的数据类型是离散数据,也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过,这里的预测结果是考试通过,或者不通过,这2种离散数据。
回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学习时间预测学生的考试分数,这里的预测结果分数,是连续数据。
2)第2个区别是我们想要通过机器学习算法得到什么?
分类算法得到是一个决策面,用于对数据集中的数据进行分类。
回归算法得到是一个最优拟合线,这个线条可以最好的接近数据集中的各个点。
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,也就是预测结果中分类正确数据占总数据的比例
在回归中,我们用决定系数R平方来评估模型的好坏。R平方表示有多少百分比的y波动被回归线描述。
以上是关于回归与分类的区别的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
分类(classification)是认知的基础分类步骤及主要算法分类与回归的区别分类过程