Question

从根本上说，我有任何想法认为分类与预测标签有关，而回归与预测数量有关。但是使用Tensorflow库，我认为这有点不同，所以我想知道这个功能是什么意思？

class Screen extends StatelessWidget {
  @override
  Widget build(BuildContext context) {
    return Scaffold(
      appBar: AppBar(title: Text("Tst")),
      body: Stack(
        children: <Widget>[
          Container(
            color: Colors.white,
          ),
          Positioned(
            bottom: MediaQuery.of(context).size.height / 2,
            left: 0.0,
            right: 0.0,
            child: Align(
              alignment: Alignment.bottomCenter,
              child: Icon(
                Icons.add_location,
                size: 100.0,
              ),
            ),
          ),
        ],
      ),
    );
  }
}

tf.estimator.export.RegressionOutput(logits)

Answer 1

简而言之，分类是指您必须从某些类别中进行选择的时候。回归是指输出不是离散的。

例如，如果您正在构建股票交易机器人： 如果输出是购买还是出售，则为分类（因为输出是离散的[buy，sell]）。如果输出是价格预测（例如：12.5美元），则为回归。

因此您可以问自己以下问题，以了解它是分类还是回归：

分类：输入内容是否映射到特定的已知类别？

回归：假设已知其他数据点的其他输出，给定要素的值的数值输出是什么？

回归和分类之间有什么区别？

1 个答案: