回归问题的输出是什么?分类问题的输出是什么?
时间: 2023-12-26 10:07:19 浏览: 23
在机器学习中,回归问题的输出是一个连续值,用于预测或估计目标变量的数值。回归模型的目标是根据输入特征来预测一个连续的目标变量。回归问题的输出可以是实数、整数或是其他连续值。
常见的回归算法包括线性回归、多项式回归、决策树回归、支持向量回归等。根据具体问题和数据集的特点,选择适合的回归模型进行训练和预测。
而分类问题的输出是一个离散值或类别,用于对输入样本进行分类。分类模型的目标是根据输入特征将样本划分为不同的类别。分类问题的输出可以是二元的(二分类)或多元的(多分类)。
常见的分类算法包括逻辑回归、决策树分类、支持向量机、朴素贝叶斯、K近邻等。分类算法通过学习样本的特征和类别之间的关系,建立一个分类模型,然后用于对新样本进行分类预测。
总结来说,回归问题的输出是连续值,用于预测目标变量的数值;分类问题的输出是离散值或类别,用于对样本进行分类。
相关问题
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。
opencv中 net.forward的输出是什么?
在OpenCV中,通过调用神经网络模型的net.forward()函数,可以进行推理(inference)操作,即将输入数据在神经网络模型中进行正向传播计算,得到模型输出结果。输出结果的具体内容取决于所使用的神经网络模型及其结构,通常包括各种分类、回归、分割等任务的预测结果,例如图像分类模型的输出是一个向量,每个分量表示输入图像属于某个类别的概率。