Чем отличаются задачи классификации и регрессии при обработке данных?

Основное отличие задач классификации и регрессии при обработке данных заключается в целях. www.analyticsvidhya.com

Классификация предполагает отнесение точек данных к определённым классам. www.analyticsvidhya.com При этом все возможные варианты ответов заданы заранее. dzen.ru Например, нужно определить, является ли электронное письмо спамом. 4brain.ru

Регрессия направлена на прогнозирование непрерывной целевой переменной. www.analyticsvidhya.com Ответ в таких задачах — число (цена, вероятность и т. д.), которое может принимать бесконечное число значений. dzen.ru Пример — определение цены на недвижимость на основе её характеристик, таких как количество комнат, площадь, местоположение и т. д.. 4brain.ru

Ещё одно отличие заключается в требованиях к точности: регрессия фокусируется на достижении наивысшей точности за счёт уменьшения ошибок прогнозирования, а классификация — на достижении наивысшей точности конкретного показателя, применимого к данной проблеме. www.analyticsvidhya.com

Важно отметить, что различие между задачами классификации и регрессии не всегда такое строгое. vk.com Некоторые методы и алгоритмы машинного обучения, например K-Nearest Neighbour, могут использоваться в задачах как классификации, так и регрессии. vk.com