分类与回归？

Question

我不太清楚分类和回归之间的差异。

据我所知，分类是绝对的。无论是这个还是它都是。

回归更像是一种预测。

上述两个问题都更像是回归问题吗？它都使用学习算法进行预测。谁能举一个分类与回归的例子？

Answer 1

你是对的：给定一些数据点，分类会为该点分配一个标签（或者＃39;类＆＃39;）。正如你所说，这个标签是绝对的。例如，一个例子可能是恶意软件分类：给定一些文件，是恶意软件还是不是？ （＆＃34;标签＆＃34;将是这个问题的答案：＆＃39;是＆＃39;或者＆＃39; no＆＃39;。）

但是在回归中，目标是预测真实价值（即不是绝对的）。这里的一个例子可能是，考虑到某人的身高和年龄，预测他们的体重。

因此，在您引用的任何一个问题中，答案都归结为您试图从预测中得到的结果：类别或实际价值？

（旁注：这两个问题之间存在联系和关系，如果您愿意，可以将回归视为分类的扩展，如果标签是序数且有无限标签。）

Answer 2

1. 分类是将数据组织成类别以便最有效和最有效使用的过程，而回归是识别这种关系的关系和影响的过程关于对象未来价值的结果。 2.classification用于预测数值和分类数据，而回归用于预测数值数据。

Answer 3

分类示例：-

鉴于该公司的先前历史以及买方对该股票的购买评价是否为“是”或“否”，因此可以预测公司的股票是否值得购买。 （离散答案：购买-是/否）

回归示例：-

根据公司的先前历史以及买方对他们过去购买股份价格的评论，预测一个公司应购买股份的最佳价格。 （连续回答：-价格范围）