Чем задачи регрессии отличаются от классификации в машинном обучении?

Задачи регрессии и классификации в машинном обучении отличаются по целям прогнозирования: sky.pro

• Регрессия предназначена для прогнозирования количественных переменных. sky.pro В основе регрессионного анализа лежит построение функциональной зависимости между одной или несколькими независимыми переменными и одной зависимой переменной. sky.pro Пример: предсказание стоимости дома на основе его площади, количества комнат и расположения. sky.pro
• Классификация — это задача прогнозирования категориальных переменных на основе данных. sky.pro Задача классификации заключается в назначении объекта одному из заранее заданных классов на основе его характеристик. sky.pro Пример: определение вида растения на основе его размеров и формы листьев. sky.pro

Таким образом, основное различие заключается в характере выходного сигнала: классификация имеет дело с дискретными результатами (например, да/нет, категории), в то время как регрессия — с непрерывными значениями (например, цена, температура). www.geeksforgeeks.org