回归与分类的联系和区别是什么
时间: 2023-12-19 13:06:20 浏览: 46
回归和分类都是机器学习中的常见任务。它们的联系在于它们都是从输入数据中预测输出结果的过程。区别在于回归任务的输出是连续的数值或者实数,而分类任务的输出是离散的类别或标签。
举例来说,我们可以使用回归来预测房屋价格,这是一个连续的数值。我们也可以使用分类来识别图像中的数字,输出结果是一个离散的标签,表示数字的类别。
在实际应用中,我们需要根据具体的问题来选择使用回归还是分类。同时,回归和分类也有一些相同的算法和技术,比如线性回归和逻辑回归。
相关问题
线形回归和逻辑回归的区别是什么
线性回归和逻辑回归的区别主要有以下几点:
1. 适用范围不同:线性回归适用于预测连续的变量,如房价预测;而逻辑回归适用于预测离散的变量,如分类问题或癌症预测。
2. 模型形式不同:线性回归是通过拟合一个线性函数来建立预测模型;而逻辑回归是在线性回归的基础上加入了一个sigmoid函数,将线性回归转化为一个0~1输出的分类问题。
3. 参数计算方法不同:线性回归的参数计算方法是最小二乘法,通过最小化预测值与实际值之间的差异来确定参数;而逻辑回归的参数计算方法是似然估计的方法,通过最大化似然函数来确定参数。
总结起来,线性回归和逻辑回归在适用范围、模型形式和参数计算方法上存在差异。线性回归用于预测连续变量,逻辑回归用于预测离散变量;线性回归是拟合函数,逻辑回归是预测函数;线性回归使用最小二乘法计算参数,逻辑回归使用似然估计的方法计算参数。\[1\]\[2\]\[3\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [【ML】线性回归和逻辑回归的联系和区别](https://blog.csdn.net/AugustMe/article/details/111245004)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [线性回归、逻辑回归大概差别](https://blog.csdn.net/LJYPython/article/details/126824661)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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逻辑回归与线性回归的区别与联系
逻辑回归和线性回归都是常见的机器学习算法,它们的区别在于:逻辑回归是一种二分类算法,它的输出结果是一个概率值,表示某个样本属于某一类的概率;而线性回归是一种回归算法,它的输出结果是一个连续的数值,表示样本的预测值。它们的联系在于:逻辑回归可以看作是在线性回归的基础上加了一个sigmoid函数,将输出结果映射到[0,1]之间,从而实现了二分类的功能。
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