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深度学习 - 为什么分类与回归的区别不仅仅是连续与离散数据的区分?

穆博简
2024-07-26

为什么分类与回归的本质区别不是连续和离散吗?

分类与回归区别是什么? - 陶韬的回答 - 知乎
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离散不就是定性,连续不就是定量吗,那为什么不是分类与回归的区别?不是很理解(

共有1个答案

邵绪
2024-07-26

分类与回归的区别不仅仅在于输出数据的类型(连续或离散),更核心的区别在于它们解决问题的本质和目标。以下是几个关键点,解释了为什么分类与回归的区别超越了单纯的数据类型:

  1. 目标不同

    • 分类:目标是将实例分配到有限数量的类别之一。它关注的是识别数据的类别属性,即“这个数据属于哪个类别?”。
    • 回归:目标是预测一个或多个连续值的结果。它关注的是建立自变量(输入特征)和因变量(输出目标)之间的数学关系,以预测数值结果,即“这个数据的结果是多少?”。
  2. 输出值的性质

    • 虽然分类的输出通常是离散的类别标签,但回归的输出是连续的数值。然而,这仅仅是表面现象。更重要的是,分类模型学习的是类别之间的界限或决策边界,而回归模型学习的是输入到输出的映射关系。
  3. 损失函数

    • 分类:常用的损失函数包括交叉熵损失(用于多分类)、对数损失(用于二分类)等,这些损失函数旨在最大化分类的正确率或最小化分类错误。
    • 回归:常用的损失函数包括均方误差(MSE)、均方根误差(RMSE)等,这些损失函数旨在最小化预测值与实际值之间的差异。
  4. 模型评估

    • 分类:评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数、混淆矩阵等,这些指标反映了模型分类的准确性和可靠性。
    • 回归:评估指标通常包括MSE、RMSE、MAE(平均绝对误差)等,这些指标衡量了模型预测值与实际值之间的偏差。
  5. 应用场景

    • 分类:适用于结果只有有限个类别的场景,如垃圾邮件识别、图像分类、疾病诊断等。
    • 回归:适用于预测连续数值的场景,如房价预测、股票价格预测、气温预测等。

综上所述,分类与回归的区别不仅仅在于处理的数据类型(连续或离散),更在于它们解决问题的本质、目标、损失函数、模型评估方法和应用场景等方面的不同。

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