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3页）
回归问题的典型特征：
答案是一个数值，而不是分类标签（如“明天卖
76
杯”
而不是“卖得多”
或“卖得少”
）
数据之间有连续性的关系（温度从
20°c
到
40°c，销量随之变化）
最终输出是一个数值预测（如“销量=76”
）
现实中的应用：
?
预测房价（基于面积、地段等因素预测房价）
?
预测股票价格（基于历史数据预测未来走势）
?
预测某人未来的收入（基于年龄、教育、工作经验等）
用比喻解释分类问题和回归问题
1.
分类问题——“选择哪种衣服？”
想象你站在衣柜前，思考今天穿什么衣服。
你会根据天气决定：
?
晴天
→
穿t恤
?
下雨
→
穿雨衣
?
下雪
→
穿羽绒服
这是一个分类问题，因为你的决策结果是几个固定选项之一（t恤、雨衣、羽绒服）。
2.
回归问题——“决定穿多厚？”
本章未完，点击下一页继续阅读