机器学习的分类任务和回归任务

分类，回归。 机器学习的两大任务，一个分类，一个回归。 接下来要介绍的概念跟回归的关系不大，它们主要用于描述一个模型分类的效果。

分类和回归的区别在于目标和输出类型不同。 分类和回归是机器学习中两种常见的任务类型。 分类任务旨在将输入样本分配到预定义的类别中，输出结果是离散的类别标签。 例如，将电子邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件。 回归任务则是预测连续数值型的输出结果。 它通过对输入特征进行建模来预测目标变量的值。

分类和回归。 分类的目的是寻找决策边界，用于对数据集中的数据进行分类。 回归的目的是找到最优拟合线，这条线可以最优的接近数据集中的各个点。 分类的结果没有逼近，只有对错，什么类别就是什么类别，最终结果只有一个。 回归是对真实值的一种逼近预测，值不确定。

分类和回归是机器学习中两种常见的监督学习任务，它们的主要区别在于预测的目标变量的类型。 1.目标变量类型：分类的目标是预测离散的标签，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件（是/否）。 而回归的目标是预测连续的数值，例如预测房价。 2.输出结果：分类模型的输出是一个类别，通常使用概率来进行决策。