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(机器学习理论)请列举分类模型和回归模型的区别

[问答题]
(机器学习理论)请列举分类模型和回归模型的区别

分类算法和回归算法的不同可以分为几个方面:

    输出类型:分类的输出是离散值,回归的输出是连续值
    最优化过程要找到的什么:分类要找到最优决策面,而回归要使得学习到的函数曲线跟真实值曲线拟合最好。
    损失函数:分类常用的损失有log loss、hinge loss等,而回归一般是平方损失等。
    评价标准:分类一般使用正确率作为评价标准,而回归一般使用决定系数R2R2

而分类和回归的本质上又是相同的,都是通过学习到y=f(x)映射(或者P(Y|X))。所以一些模型只要做对应的修改,就可以用于分类和回归,如线性回归模型通过将Y=WX变为Y=sigmoid(WX)而编程逻辑回归,同样的还有SVR和SVM等。

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发表于 2018-03-03 21:03:36 回复(0)
分类模型是预测离散的类别(给定类别),回归模型是预测一个实数值(连续数值)。
发表于 2018-02-15 05:17:21 回复(0)