什么是回归问题？什么是分类问题？两者区别是什么？

回归问题和分类问题都是机器学习中常见的问题。回归问题是指根据输入的特征预测连续的输出值，如预测房价、股票价格等；分类问题则是根据输入的特征将数据分成多个离散的类别，如图像分类、垃圾邮件识别等。

两者的区别在于输出值的类型不同，回归问题输出连续值，而分类问题输出离散值。另外，在模型的评估指标上也略有不同，回归问题通常使用均方误差（MSE）等指标，而分类问题则使用准确率、精确度、召回率等指标。