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分类回归区别.docx
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2021-04-28
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分类和回归的区别:两者都是对输出的一种预测,分类则是预测的离散输出,例如二
分类;而回归则是预测的连续概率输出。分类模型和回归模型本质一样,分类模型是
将回归模型的输出离散化。
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。
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weixin_51946608
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