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第603章 机器学习里的分类问题和回归问题一个故事解释(第4页)

10°c,应该穿厚毛衣+外套(厚度

8

分)

?

20°c,应该穿薄外套(厚度

5

分)

?

30°c,应该穿短袖(厚度

2

分)

这样,你的决定不只是t恤雨衣羽绒服,而是一个连续数值(衣服的厚度),这就类似于回归问题。

总结

对比点

分类问题

回归问题

输出类型

固定类别(离散值)

连续数值

目标

识别类别(苹果

or

橘子)

预测数值(温度

vs.

柠檬水销量)

典型应用

垃圾邮件分类、疾病诊断

房价预测、销量预测

示例

这封邮件是垃圾邮件吗?(是否)

明天应该卖多少杯柠檬水?(75

杯)

分类问题适合选出某个类别,而回归问题适合预测一个数值。希望这些比喻能帮你更容易理解它们的区别!

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