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第603章 机器学习里的分类问题和回归问题一个故事解释(第3页)

答案是一个数值,而不是分类标签(如“明天卖

76

杯”而不是“卖得多”或“卖得少”)

数据之间有连续性的关系(温度从

20°c

40°c,销量随之变化)

最终输出是一个数值预测(如“销量=76”)

现实中的应用:

?

预测房价(基于面积、地段等因素预测房价)

?

预测股票价格(基于历史数据预测未来走势)

?

预测某人未来的收入(基于年龄、教育、工作经验等)

用比喻解释分类问题和回归问题

1。

分类问题——“选择哪种衣服?”

想象你站在衣柜前,思考今天穿什么衣服。你会根据天气决定:

?

晴天

穿t恤

?

下雨

穿雨衣

?

下雪

穿羽绒服

这是一个分类问题,因为你的决策结果是几个固定选项之一(t恤、雨衣、羽绒服)。

2。

回归问题——“决定穿多厚?”

如果你不仅要决定穿什么,还想确定该穿多厚的衣服,就成了回归问题。

你会想:

?

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