回归分类区别 分类和回归的优缺点

区别总结1 分类产生离散回归分类区别的结果回归分类区别，而回归产生连续的结果2 分类问题中回归分类区别，结果是预先定义的类别在回归问题中，结果是未知的数值3 分类分析中，自变量和因变量之间的关系可能是非对等的，而回归分析中，通常有一个自变量解释变量和一个因变量响应变量，且自变量通常是可控的4 相关分析。

1输出不同分类输出的值是离散的，回归输出的值是连续的但不是严格意义上数学的连续和离散分类输出物体的所属类别，回归输出物体的值分类输出的值是定性的，回归输出的值是定量的2目的不同分类是为了寻找决策边界，回归是为了找到最优拟合3结果不同分类问题结果对就是对，错就。

回归问题与分类问题的区别主要体现在以下几个方面1 输出类型的差异 分类问题输出的是离散的类别标签，例如判断一个邮件是否为垃圾邮件 回归问题输出的是连续的数值，如预测房屋的价格2 问题的目标不同 分类问题关注于确定数据点属于哪一个预定义的类别 回归问题关注于找到一个映射。

分类问题，顾名思义，是根据给定的新样本，在训练集的基础上推断其所属类别这类问题属于定性输出，也被称为离散变量预测与之相对，回归问题则是预测一个具体的数值，如房价未来的天气等，属于定量输出，也被称为连续变量预测从实际应用的角度来看，分类问题主要用于将事物划分到不同的类别中。

深入探索分类与回归的精髓差异 当我们谈论机器学习中的两大基石分类与回归，它们看似相似，实则蕴含着独特的理念分类模型与回归模型，两者在本质上都是通过学习输入数据与输出之间关系的映射，但处理方式与目标有所不同首先，让我们看看它们的基本区别分类模型，例如逻辑回归，将线性回归的连续。