回归与分类的不同 #导入回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回归问题的应用场景(预测的结果是连续的,例如预测 ...
分类与回归的区别与联系 联系 回归与分类的本质联系是都要建立映射关系 f x rightarrow y, x in A, y in B 区别 回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间 对于回归问题,其输出空间B是一个度量空间,即所谓 定量 。也就是说,回归问题的输出空间定义了一个度量 d F left y t r u e , y p r e d right 去衡量输出值与真实值之间的 误 ...
2020-02-25 09:38 0 1148 推荐指数:
回归与分类的不同 #导入回归from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#导入分类from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回归问题的应用场景(预测的结果是连续的,例如预测 ...
CART:Classification and regression tree,分类与回归树。(是二叉树) CART是决策树的一种,主要由特征选择,树的生成和剪枝三部分组成。它主要用来处理分类和回归问题,下面对分别对其进行介绍。 1、回归树:使用平方误差最小准则 训练集为:D={(x1,y1 ...
通常说的SVM与逻辑回归的联系一般指的是软间隔的SVM与逻辑回归之间的关系,硬间隔的SVM应该是与感知机模型的区别和联系。而且工程中也不能要求所有的点都正确分类,训练数据中噪声的存在使得完全正确分类很可能造成过拟合。 软间隔SVM与逻辑回归的联系 要说软间隔SVM与联系就要看软间隔 ...
分类模型和回归模型本质一样,分类模型是将回归模型的输出离散化。 举几个例子: 1. Logistic Regression 和 Linear Regression: Linear Regression: 输出一个标量 wx+b,这个值是连续值,所以可以用来处理回归问题 ...
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 ...
分类与回归区别是什么? - 陶韬的回答 - 知乎 https://www.zhihu.com/question/21329754/answer/204957456 作者:陶韬 链接:https://www.zhihu.com/question/21329754/answer ...
SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数\(h_\theta(x) = \frac ...
偏差和方差 机器学习算法针对特定数据所训练出来的模型并非是十全十美的,再加上数据本身的复杂性,误差不可避免。说到误差,就必须考虑其来源:模型误差 = 偏差(Bias)+ 方差(Variance)+ 数据本身的误差。其中数据本身的误差,可能由于记录过程中的一些不确定性因素等导致,这个我们无法避免 ...