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。

相关问题

什么是监督式机器学习?什么是非监督式机器学习?两者的区别是什么?

监督式机器学习是一种机器学习方法，其中算法使用标记数据作为输入，目标是通过学习数据的关系来预测新数据的标记。在监督式学习中，算法从训练数据中学习有关输入和输出之间的关系，然后使用该知识来预测新数据的输出。

非监督式机器学习是另一种机器学习方法，其中算法使用未标记的数据作为输入，并尝试发现数据中的模式和结构。在非监督式学习中，算法不知道输出，它必须从数据中发现结构和模式。

区别在于，监督式学习需要有标记的数据集，而非监督式学习不需要标记的数据集。监督式学习的目标是预测标记，而非监督式学习的目标是发现数据中的模式和结构。监督式学习的应用广泛，例如分类、回归和目标检测等，而非监督式学习的应用包括聚类、异常检测和降维等。

分类问题和回归问题的区别

分类问题和回归问题是机器学习中两种不同的问题类型。

分类问题是指将输入数据分为不同的类别或标签。例如，将图像分类为猫或狗，将邮件分类为垃圾邮件或正常邮件等。

回归问题是指预测一个连续的数值结果。例如，根据房屋的大小、位置、周边环境等因素预测房屋的价格，预测某个股票未来的价格等。

区别在于，分类问题的输出是离散的类别标签，而回归问题的输出是连续的数值结果。同时，分类问题的目标是划分数据集，而回归问题的目标是建立输入和输出之间的函数关系，以预测未知的输出值。在算法选择和应用上，两者也有不同的方法和技术。