【机器学习笔记】分类算法与回归算法的区别

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），是一种定性输出，也叫离散变量预测；

回归问题是指，给定一个新的模式，根据训练集推断它所对应的输出值（实数）是多少，是一种定量输出，也叫连续变量预测。

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。

分类模型可将回归模型的输出离散化，回归模型也可将分类模型的输出连续化。

（摘自其他文章）