区分识别机器学习中的分类与回归

分类问题和回归问题有一个重要的区别。从根本上来说，分类是预测一个标签，回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题：如何计算回归问题的准确率？ 这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别，以及准确率到底是在评估什么？ 你会在这篇文章中发现分类和回归之间的区别。 读完本文，你会了解以下内容： 预测建模是关于学习从输入到输出的函数映射的问题，这个映射称作函数逼近。 分类是给一个样本预测离散型

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