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回归(regression)与分类(classification)的区别

断桥残雪断桥残雪
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发布于 2015/12/14 19:00
字数 385
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回归与分类的不同


1.回归问题的应用场景

回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价、未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析。一个比较常见的回归算法是线性回归算法(LR)。另外,回归分析用在神经网络上,其最上层是不需要加上softmax函数的,而是直接对前一层累加即可。回归是对真实值的一种逼近预测。


2.分类问题的应用场景

分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有一个,错误的就是错误的,不会有相近的概念。最常见的分类方法是逻辑回归,或者叫逻辑分类。


3.如何选择模型

下面一幅图可以告诉实际应用中我们如何选择合适的模型。

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