• 回歸與分類的不同
• 1.回歸問題的應(yīng)用場(chǎng)景
• 2.分類問題的應(yīng)用場(chǎng)景
• 3.如何選擇模型

回歸與分類的不同

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1.回歸問題的應(yīng)用場(chǎng)景

回歸問題通常是用來預(yù)測(cè)一個(gè)值，如預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)、未來的天氣情況等等，例如一個(gè)產(chǎn)品的實(shí)際價(jià)格為500元，通過回歸分析預(yù)測(cè)值為499元，我們認(rèn)為這是一個(gè)比較好的回歸分析。一個(gè)比較常見的回歸算法是線性回歸算法（LR）。另外，回歸分析用在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)上，其最上層是不需要加上softmax函數(shù)的，而是直接對(duì)前一層累加即可。回歸是對(duì)真實(shí)值的一種逼近預(yù)測(cè)。

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2.分類問題的應(yīng)用場(chǎng)景

分類問題是用于將事物打上一個(gè)標(biāo)簽，通常結(jié)果為離散值。例如判斷一幅圖片上的動(dòng)物是一只貓還是一只狗，分類通常是建立在回歸之上，分類的最后一層通常要使用softmax函數(shù)進(jìn)行判斷其所屬類別。分類并沒有逼近的概念，最終正確結(jié)果只有一個(gè)，錯(cuò)誤的就是錯(cuò)誤的，不會(huì)有相近的概念。最常見的分類方法是邏輯回歸，或者叫邏輯分類。

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3.如何選擇模型

下面一幅圖可以告訴實(shí)際應(yīng)用中我們?nèi)绾芜x擇合適的模型。

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的回归(regression)与分类(classification)的区别的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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