回歸與分類的區別
1)輸出數據的類型
分類輸出的數據類型是離散數據,也就是分類的標簽。比如我們前面通過學生學習預測考試是否通過,這裏的預測結果是考試通過,或者不通過,這2種離散數據。
回歸輸出的是連續數據類型。比如我們通過學習時間預測學生的考試分數,這裏的預測結果分數,是連續數據。
2)第2個區別是我們想要通過機器學習算法得到什麽?
分類算法得到是一個決策面,用於對數據集中的數據進行分類。
回歸算法得到是一個最優擬合線,這個線條可以最好的接近數據集中的各個點。
3)第3個區別是對模型的評估指標不一樣
在監督分類中,我們我們通常會使用正確率作為為指標,也就是預測結果中分類正確數據占總數據的比例
在回歸中,我們用決定系數
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