• 首页
        • 更多产品

          客户为中心的产品管理工具

          专业的软件研发项目管理工具

          简单易用的团队知识库管理

          可量化的研发效能度量工具

          测试用例维护与计划执行

          以团队为中心的协作沟通

          研发工作流自动化工具

          账号认证与安全管理工具

          Why PingCode
          为什么选择 PingCode ?

          6000+企业信赖之选,为研发团队降本增效

        • 行业解决方案
          先进制造(即将上线)
        • 解决方案1
        • 解决方案2
  • Jira替代方案
目录

分类与回归区别是什么

分类与回归是机器学习中的两种主要任务,分类是预测离散值输出,如类别标签,而回归则预测连续值输出,如价格或得分。

分类与回归是机器学习中的两个主要任务类型,它们的目的是不同的,但同样都是预测结果的任务。

分类任务的目的是预测样本的离散值类别,如邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件、一幅图像是猫还是狗。分类任务的目标是将输入数据分配到具有不同属性的一组预定义类别中。

回归任务的目的是预测连续值输出,如房价预测、股票价格预测等。回归任务的目标是根据输入数据预测一个连续值输出。

从技术角度来看,分类和回归任务都可以通过训练一个预测模型来实现。然而,不同的任务类型需要使用不同的模型和算法,并需要根据任务特定的数据集进行调整和优化。

关于分类和回归任务的共同点,两种任务都需要使用特征数据来预测目标输出。在机器学习中,特征数据是训练模型的基础。无论是分类还是回归任务,都需要对特征数据进行预处理,以便将其转换为模型可以理解的格式。

此外,分类和回归任务也都需要评估模型的性能,以确定其在实际应用中的效果。在分类任务中,常用的评估指标包括准确率、精确率和召回率,而在回归任务中,常用的评估指标包括均方误差和平均绝对误差。

最后,分类和回归任务都可以通过使用超参数调优来提高模型性能。超参数是在训练过程中不能从数据学习的模型参数,例如学习率、正则化系数等。通过调整超参数,可以改善模型的预测能力,使其在实际应用中更加有效。

总的来说,分类和回归任务是机器学习领域中两个重要的任务类型,它们的目的和实现方法不同,但都是预测结果的任务。通过深入了解分类和回归任务,可以更好地了解机器学习的工作原理,并在实际应用中更有效地使用机器学习技术。

一站式研发项目管理平台 PingCode

一站式研发项目管理平台 PingCode

支持敏捷\瀑布、知识库、迭代计划&跟踪、需求、缺陷、测试管理,同时满足非研发团队的流程规划、项目管理和在线办公需要。

相关文章