分类算法 vs 回归算法：机器学习中的两种预测利器

分类算法 vs 回归算法：机器学习中的两种预测利器

在机器学习领域，分类算法和回归算法是两种最常用的算法类型。它们帮助我们从数据中学习并构建预测模型，但它们针对不同的预测目标，在运作方式上也存在显著差异。

1. 目标变量：预测类别还是数值？

• 分类算法 预测的是离散型目标变量，通俗地说，就是将输入数据归类到不同的类别或标签中。例如，预测邮件是否为垃圾邮件（是/否）、识别图片中的动物种类（猫/狗/鸟）。* 回归算法 预测的是连续型目标变量，即根据输入数据预测一个具体的数值。例如，预测房屋价格、股票走势、未来气温等。

2. 输出结果：类别标签 vs 预测数值

• 分类算法 的输出结果是一个类别标签，表明输入数据属于哪个预定义的类别。例如，“垃圾邮件”、“猫”、“狗”。* 回归算法 的输出结果是一个数值，代表预测的目标变量的值。例如，“200,000 美元”、“25.5 摄氏度”。

3. 常用模型：各显神通

• 分类算法 常用的模型包括： * 决策树: 通过一系列判断规则进行分类。 * 朴素贝叶斯: 基于概率进行分类，适用于文本分类等任务。 * 支持向量机: 寻找最优分类边界，适用于高维数据。* 回归算法 常用的模型包括： * 线性回归: 使用线性函数拟合数据，适用于变量间存在线性关系的情况。 * 多项式回归: 使用多项式函数拟合数据，适用于变量间存在非线性关系的情况。 * 岭回归: 在线性回归的基础上加入正则化项，防止过拟合。

4. 评估指标：衡量预测精度

• 分类算法 常用的评估指标包括： * 准确率: 正确分类的样本占总样本的比例。 * 精确率: 预测为正例的样本中真正为正例的比例。 * 召回率: 实际为正例的样本中被正确预测为正例的比例。 * F1值: 精确率和召回率的调和平均数。* 回归算法 常用的评估指标包括： * 均方误差 (MSE): 预测值与真实值之间平方差的平均值。 * 均方根误差 (RMSE): MSE 的平方根，更直观地反映预测误差。 * 平均绝对误差 (MAE): 预测值与真实值之间绝对差的平均值。

总而言之，分类算法和回归算法在目标变量类型、输出结果、模型选择和评估指标上存在明显的差异。理解这些差异，才能根据实际问题选择合适的算法，构建高效的预测模型。