机器学习-分类与回归

分类和回归的区别在于输出变量的类型。

定量输出称为回归，或者说是连续变量预测；
定性输出称为分类，或者说是离散变量预测。

举个例子：
预测明天的气温是多少度，这是一个回归任务；

预测明天是阴、晴还是雨，就是一个分类任务。

 1.回归问题的应用场景

回归问题通常是用来预测一个值，如预测房价、未来的天气情况等等，例如一个产品的实际价格为500元，通过回归分析预测值为499元，我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法（LR）。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。回归是对真实值的一种逼近预测。

2.分类问题的应用场景

分类问题是用于将事物打上一个标签，通常结果为离散值。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，分类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。分类并没有逼近的概念，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。最常见的分类方法是逻辑回归，或者叫逻辑分类。