分类算法 vs 回归算法：一文详解机器学习两大算法类型的区别

分类算法 vs 回归算法：一文详解机器学习两大算法类型的区别

分类算法和回归算法是机器学习中常用的两种算法类型，它们在解决问题的方式和目标上有所不同。了解它们的区别对于选择合适的算法至关重要。

1. 问题类型：

• 分类算法 用于解决离散型输出问题，例如将邮件分类为垃圾邮件或非垃圾邮件，将客户分类为高价值客户或低价值客户。
• 回归算法 用于解决连续型输出问题，例如预测房价、股票价格或销售额。

2. 输出形式：

• 分类算法 输出离散的类别标签，例如“是”或“否”、“红色”或“蓝色”。
• 回归算法 输出连续的数值，例如 10.5、20.1、-5.3。

3. 模型选择：

• 分类算法 常用的模型包括：
  • 决策树
  • 支持向量机
  • 朴素贝叶斯
  • 逻辑回归
• 回归算法 常用的模型包括：
  • 线性回归
  • 多项式回归
  • 岭回归
  • Lasso 回归

4. 评估指标：

• 分类算法 的评估指标通常包括：
  • 准确率
  • 精确率
  • 召回率
  • F1 值
  • ROC 曲线
  • AUC
• 回归算法 的评估指标通常包括：
  • 均方误差 (MSE)
  • 平均绝对误差 (MAE)
  • 决定系数 (R²)

总而言之：

• 分类算法 主要用于对数据进行分类，将数据划分到不同的类别中。
• 回归算法 主要用于对数据进行预测，预测输入数据的数值输出。

通过理解分类算法和回归算法之间的区别，您可以根据实际问题选择合适的算法，并使用相应的评估指标来评估模型性能。