分類模型和回歸模型本質一樣,分類模型是將回歸模型的輸出離散化。 舉幾個例子: 1. Logistic Regression 和 Linear Regression: Linear Regression: 輸出一個標量 wx+b,這個值是連續值,所以可以用來處理回歸問題 ...
分類與回歸區別是什么 陶韜的回答 知乎 https: www.zhihu.com question answer 作者:陶韜 鏈接:https: www.zhihu.com question answer 來源:知乎 著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 為什么那么多回答說分類與回歸的區別就是離散和連續的區別 根本不是這樣子的啊 這兩者的區別完全不在於連續與否啊,而 ...
2021-10-26 16:22 0 119 推薦指數:
分類模型和回歸模型本質一樣,分類模型是將回歸模型的輸出離散化。 舉幾個例子: 1. Logistic Regression 和 Linear Regression: Linear Regression: 輸出一個標量 wx+b,這個值是連續值,所以可以用來處理回歸問題 ...
1)輸出數據的類型 分類輸出的數據類型是離散數據,也就是分類的標簽。比如我們前面通過學生學習預測考試是否通過,這里的預測結果是考試通過,或者不通過,這2種離散數據。 回歸輸出的是連續數據類型。比如我們通過學習時間預測學生的考試分數,這里的預測結果分數,是連續數據。 2)第2個區別是我們想要 ...
線性回歸 邏輯回歸 分類問題的區別 一、總結 一句話總結: 回歸算法:線性回歸是一種基本的回歸算法,當給出相應的訓練集后,通過線性回歸來尋找合適參數θ(向量)使得Hypothesis函數的Cost function最小。 分類算法:邏輯回歸是一個分類算法,邏輯回歸的Hypothesis ...
感謝Blog主要從這里翻譯過來: 對於技術領域眾多的預測工具,決策樹是其中比較普遍和容易理解的,而決策樹中又以分類樹和回歸樹為主要方法,這邊文章主要介紹一下他們的使用條件以及算法上的不同之處。 不同點1: 分類樹主要用於將數據集分類到響應變量所對應的不同類別里,通常響應變量對應兩類 ...
分類與回歸的區別與聯系 聯系 回歸與分類的本質聯系是都要建立映射關系 \(f(x) \rightarrow y, x \in A, y \in B\) 區別 回歸與分類的根本區別在於輸出空間是否為一個度量空間 對於回歸問題,其輸出空間B是一個度量空間,即所謂“定量”。也就是說,回歸問題 ...
回歸與分類的不同 #導入回歸from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor#導入分類from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier 1.回歸問題的應用場景(預測的結果是連續的,例如預測 ...
引自:https://www.cnblogs.com/zhoubindut/p/12142186.html 上篇文章中,我們就機器學習的相關基礎概念進行了闡述,包括機器學習的基本概念以及機器學習的分類。不了解的童鞋可以看一下補補課,機器學習系列(一)——基礎概念及分類。分類和回歸問題作為典型 ...
2015-04-05 數據海洋 營銷預測模型的目標變量很多為一種狀態或類型,如客戶“買”還是“不買”、客戶選擇上網方式為 “寬帶”還是“撥號”、營銷戰通道是郵件、電話、還是網絡。我們把這類問題統稱為 “分類”。決策樹和邏輯回歸都是解決“分類”問題的高手。用不同的算法解答同樣的問題 ...