分类问题和回归问题有什么区别呢?

发布网友发布时间：2024-05-09 00:27

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热心网友时间：2024-11-15 18:52

回归问题和分类问题区别如下：

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，错就是错；回归问题是对真实值的一种*近预测。

4、分类问题应用非常广泛。通常是建立在回归之上，分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。分类并没有*近的概念，最终正确结果只有一个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，判断明天天气的阴晴，判断零件的合格与不合格等等。

5、回归问题通常是用来预测一个值。另外，回归分析用在神经网络上，其最上层是不需要加上softmax函数的，而是直接对前一层累加即可。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。如预测房价、股票的成交额、未来的天气情况等。