區分識別機器學習中的分類與迴歸

分類問題和迴歸問題有一個重要的區別。從根本上來說，分類是預測一個標籤，迴歸是預測一個數量。我經常看到這樣的問題：如何計算迴歸問題的準確率？ 這種問題意味着提問的人並沒有真正理解分類和迴歸之間的差別，以及準確率到底是在評估什麼？ 你會在這篇文章中發現分類和迴歸之間的區別。 讀完本文，你會了解以下內容： 預測建模是關於學習從輸入到輸出的函數映射的問題，這個映射稱作函數逼近。 分類是給一個樣本預測離散型

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