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回歸分析和機器學習的區別

1.

區別 回歸會給出壹個具體的結果,例如房價的數據,根據位置、周邊、配套等等這些維度,給出壹個房價的預測。 分類相信大家都不會陌生,生活中會見到很多的應用,比如垃圾郵件識別、信用卡發放等等,就是基於數據集,作出二分類或者多分類的選擇。 淺層: 兩者的的預測目標變量類型不同,回歸問題是連續變量,分類問題離散變量。 中層: 回歸問題是定量問題,分類問題是定性問題。 高層: 回歸與分類的根本區別在於輸出空間是否為壹個度量空間。

2.

解釋 分類和回歸的區別在於輸出變量的類型。 定量輸出稱為回歸,或者說是連續變量預測; 定性輸出稱為分類,或者說是離散變量預測。 舉個例子: 預測明天的氣溫是多少度,這是壹個回歸任務; 預測明天是陰、晴還是雨,就是壹個分類任務。

3.

應用場景不同 1.回歸問題的應用場景 回歸問題通常是用來預測壹個值,如預測房價

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