分类与回归的关系和区别

ImageProcess ImageProcess     2022-09-18     176

关键词:

技术分享

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。

 

输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题是回归问题;
输出变量为有限个离散变量的预测问题成为分类问题;
输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题成为标注问题。

摘自:李航《统计学习方法》p4






分类与回归的区别

分类与回归有什么区别其实回归问题和分类问题的本质一样,都是针对一个输入做出一个输出预测,其区别在于输出变量的类型。 分类问题是指,给定一个新的模式,根据训练集推断它所对应的类别(如:+1,-1),是一种... 查看详情

回归(regression)与分类(classification)的区别

...指给出一个算法,需要部分数据集已经有正确的答案。“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。”回归是监督学习的一部分,通常是用... 查看详情

逻辑回归和线性回归区别

1)线性回归要求变量服从正态分布,logistic回归对变量分布没有要求。 2)线性回归要求因变量是连续性数值变量,而logistic回归要求因变量是分类型变量。 3)线性回归要求自变量和因变量呈线性关系,而logistic回归不要... 查看详情

逻辑回归和svm的区别是啥?各适用于解决啥问题

两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logisticalloss,svm采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小的数据点的权重.SVM的处理方法是只考... 查看详情

逻辑回归解决啥问题

...区别是什么?各适用于解决什么问题两种方法都是常见的分类算法,从目标函数来看,区别在于逻辑回归采用的是logisticalloss,svm采用的是hingeloss.这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重,减少与分类关系较小... 查看详情

机器学习-正则化+回归与分类辨析

机器学习-正则化+回归与分类辨析这篇文章是对自己早期一篇讲正则化和回归的补充。当时写作那篇文章的时候自己还刚刚入门机器学习,许多知识是理解了,但是缺少从一定的高度上的总结。结合这篇来看原来的那篇,不容易... 查看详情

分类与回归?

】分类与回归?【英文标题】:ClassificationvsRegression?【发布时间】:2016-02-2717:57:36【问题描述】:我不太清楚分类和回归之间有什么区别。据我了解,分类是分类的。要么就是这个,要么就是那个。回归更像是一种预测。以上两... 查看详情

回归与分类的区别

1)输出数据的类型分类输出的数据类型是离散数据,也就是分类的标签。比如我们前面通过学生学习预测考试是否通过,这里的预测结果是考试通过,或者不通过,这2种离散数据。回归输出的是连续数据类型。比如我们通过学... 查看详情

机器学习—逻辑回归与svm区别

1、LR和SVM有什么相同点  (1)都是监督分类算法;  (2)如果不考虑核函数,LR和SVM都是线性分类算法,也就是说他们的分类决策面都是线性的;  (3)LR和SVM都是判别模型。2、LR和SVM有什么不同点  (1)本质上是其l... 查看详情

挖掘建模

分类与预测分类主要是预测分类标号(离散属性),预测是建立连续值函数模型,预测给定自变量的因变量的值。常用的分类与预测算法算法名称算法简介回归分析回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定... 查看详情

分类和回归之间的区别,使用 SVM

】分类和回归之间的区别,使用SVM【英文标题】:Differencebetweenclassificationandregression,withSVMs【发布时间】:2012-07-2217:29:12【问题描述】:支持向量机分类器和支持向量机回归机之间的确切区别是什么?【问题讨论】:你是问分类... 查看详情

回归和分类的区别

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。举几个例子:1.LogisticRegression和LinearRegression:LinearRegression:输出一个标量wx+b,这个值是连续值,所以可以用来处理回归问题。LogisticRegression:把上面的wx+b通... 查看详情

sparkmllib学习之线性回归

SparkMLlib学习之线性回归(一)回归的概念  1,回归与分类的区别   分类模型处理表示类别的离散变量,而回归模型则处理可以取任意实数的目标变量。但是二者基本的原则类似,都是通过确定一个模型,将输入特征映射... 查看详情

区别|相关分析vs回归分析

...分为:线性相关、非线性相关;(2)、按照相关方向可分类:正相关、负相关;(3)、按照相关关系程度可分为:完全相关、不完全相关、不相关。   相关关系的定量判断  关系表  关系图  相关系数:r>0... 查看详情

6.逻辑归回

...么不同?逻辑回归(LogisticRegression)是用于处理因变量为分类变量的回归问题,常见的是二分类或二项分布问题,也可以处理多分类问题,它实际上是属于一种分类方法。区别线性回归假设响应变量服从正态分布,逻辑回归假设... 查看详情

gbdtxgboost的区别与联系

...xgboost中的基学习器除了可以是CART(gbtree)也可以是线性分类器(gblinear)。 传统GBDT以CART作为基分类器,xgboost还支持线性分类器,这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归(分类问题)或者线性回归(回归问题... 查看详情

逻辑回归和判别分析的区别

...6一.logistic回归1.理论介绍(1)logistic回归的引入是一个二分类的监督学习方法,在二分类中,为什么弃用传统的线性回归模型,改用logistic回归?原因有两点:(1)二分类取值范围是[0,1],而普通线性回归的范围是实数集;(2)... 查看详情

分类预测与回归模型介绍

1.分类与预测分类与预测是预测问题的两种主要类型;分类主要是:预测分类标号(离散属性);预测主要是:建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。实现过程(1)分类  分类是构造一个分类模型,输入样... 查看详情