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回归与分类的区别

时间:2018-05-14 10:30:48      阅读:176      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:算法   回归算法   预测   分类算法   数据类型   学生   表示   mil   多少   

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。比如我们通过学习时间预测学生的考试分数,这里的预测结果分数,是连续数据。

2)第2个区别是我们想要通过机器学习算法得到什么?

分类算法得到是一个决策面,用于对数据集中的数据进行分类。

回归算法得到是一个最优拟合线,这个线条可以最好的接近数据集中的各个点。

3)第3个区别是对模型的评估指标不一样

在监督分类中,我们我们通常会使用正确率作为为指标,也就是预测结果中分类正确数据占总数据的比例

在回归中,我们用决定系数R平方来评估模型的好坏。R平方表示有多少百分比的y波动被回归线描述。

 

回归与分类的区别

标签:算法   回归算法   预测   分类算法   数据类型   学生   表示   mil   多少   

原文地址:https://www.cnblogs.com/aurorablog/p/9034491.html

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