论分类、回归与拟合

本文探讨了分类、回归与拟合的区别。分类是按指标分组数据,回归是特定的数学方法,常用于线性最小二乘解。拟合则是一个广义的数据处理方式,包括插值和逼近。插值要求曲线经过所有型值点,而逼近只需接近型值点。回归分析在拟合基础上进行更深入的统计分析。总的来说,回归是拟合的一个特例。

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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。


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