Классификация и регрессия — это два основных типа задач обучения с учителем в машинном обучении, каждая из которых решает различные виды проблем с помощью разных подходов и методик. Хотя оба эти типа задач используют входные данные для предсказания значения выходных данных, ключевые различия между ними заключаются в типе выходных данных, который они пытаются предсказать.

Классификация
'то задача машинного обучения, где модель предсказывает категориальную метку, то есть принадлежность к одному или нескольким классам.

Особенности:

• Выходные данные: Категориальные (номинальные) или порядковые. Примеры включают определение, является ли электронное письмо спамом или нет, или определение типа животного на изображении.
• Методы: Для классификации часто используются такие алгоритмы, как логистическая регрессия, деревья решений, случайные леса, метод ближайших соседей, нейронные сети и многие другие.
• Оценка производительности: Точность, точность (precision), полнота (recall), F1-мера, матрица ошибок и другие метрики классификации.

Регрессия
'то задача машинного обучения, при которой модель предсказывает количественное или непрерывное значение на основе входных данных.

Особенности:

• Выходные данные: Континуальные или непрерывные значения. Примеры включают предсказание цен на дома, предсказание температуры или оценку кредитного скоринга.
• Методы: Для регрессии используются такие алгоритмы, как линейная регрессия, регрессия с поддержкой векторных машин, деревья решений для регрессии, методы ансамбля (например, случайные леса) и нейронные сети.
• Оценка производительности: Среднеквадратичная ошибка (MSE), средняя абсолютная ошибка (MAE), коэффициент детерминации \( R^2 \) и другие.

 

• Классификация: Определение, содержит ли изображение кошку, собаку или птицу.
• Регрессия: Предсказание стоимости жилья на основе его характеристик, таких как площадь, количество комнат и расположение.

Выбор между классификацией и регрессией зависит от типа вопроса, который вы пытаетесь решить: если вы пытаетесь предсказать метку или категорию, используйте классификацию; если вы пытаетесь предсказать количественное значение, используйте регрессию. Эти два подхода лежат в основе многих систем и продуктов машинного обучения, обеспечивая решения для разнообразных бизнес- и научных задач.

May 23, 2024, easyoffer