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）

如果你不仅要决定穿什么，还想确定该穿多厚的衣服，就成了回归问题。

你会想：

?

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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