Классификация и регрессия — это два основных типа алгоритмов обучения с учителем, используемых в машинном обучении и науке о данных. В то время как алгоритмы классификации используются для прогнозирования категорийных значений, алгоритмы регрессии используются для прогнозирования непрерывных значений. Вот техническое объяснение различий между алгоритмами классификации и регрессии:

  1. Выходная переменная: выходная переменная в задаче классификации является категориальной или дискретной, тогда как в задачах регрессии выходная переменная является непрерывной или числовой.
  2. Прогнозируемое значение: Алгоритмы классификации предсказывают класс или категорию, к которой принадлежит данная точка данных, в то время как алгоритмы регрессии предсказывают числовое значение целевой переменной.
  3. Тип модели: Алгоритмы классификации обычно используют дискриминационные модели, которые изучают границу принятия решения, разделяющую различные классы в пространстве признаков. Напротив, алгоритмы регрессии используют генеративные модели, которые моделируют распределение целевой переменной на основе входных признаков.
  4. Метрики оценки: Метрики оценки, используемые для задач классификации и регрессии, различаются. В задачах классификации для измерения производительности классификатора используются такие показатели, как точность, воспроизводимость, полнота и F1-оценка. Для задач регрессии для оценки производительности модели используются такие показатели, как среднеквадратическая ошибка (MSE), среднеквадратическая ошибка (RMSE) и R-квадрат.
  5. Примеры. Примеры проблем с классификацией включают фильтрацию спама, классификацию изображений и анализ тональности. Примеры проблем регрессии включают прогнозирование цен на акции, прогнозирование цен на жилье и прогнозирование спроса.
  6. Алгоритмы. Алгоритмы классификации включают логистическую регрессию, деревья решений, случайные леса, методы опорных векторов (SVM) и наивный байесовский алгоритм. Алгоритмы регрессии включают линейную регрессию, полиномиальную регрессию, гребневую регрессию, лассо-регрессию и регрессию опорных векторов (SVR).

Таким образом, алгоритмы классификации используются для прогнозирования категориальных значений, а алгоритмы регрессии используются для прогнозирования непрерывных значений. Выбор алгоритма зависит от характера проблемы, типа данных и доступных вычислительных ресурсов.