用于回归和分类的K-Nearest算法

Question

k最近分类器与k最近回归之间的确切差异是什么？

回归将采用哪种数据？你知道什么好文学吗？

Answer 1

这不是真正相关的问题，只是这个模型可以在两个不同的任务中类似地应用：

• 回归http://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis
• 分类http://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_classification

简而言之：

• 回归 - 您正在尝试模拟函数f：X - ＆gt; R ^ n（n维连续值）
• 分类 - 您正试图模拟函数f：X - ＆gt; {c1，c2，...，ck}（有限值集）

一些最简单的例子可能是：

• 你想预测tommorows的确切温度=回归
• 您想预测tommorow是热还是cols =分类

这些概念密切相关，因为人们可以或多或少地将每个问题转换为另一个问题：

• 回归 - ＆gt;分类：将类表示为值，列车模型，使用阈值或softmax转换回类（显然，如果您可以直接使用分类模型，它会过于复杂）
• 分类 - ＆gt;回归：对值使用一些离散化，训练模型，使用一些插值转换回连续值（显然这会丢失一些信息）

在决策/回归树的上下文中有一些很好的解释： http://www.simafore.com/blog/bid/62482/2-main-differences-between-classification-and-regression-trees