В чем разница между классификацией и регрессией в машинном обучении?

Разница между классификацией и регрессией в машинном обучении заключается в целях и характере выходных данных. www.geeksforgeeks.org

Классификация предназначена для прогнозирования категориальных переменных на основе данных. sky.pro Задача классификации — назначить объект одному из заранее заданных классов на основе его характеристик. sky.pro Пример: определение вида растения на основе его размеров и формы листьев. sky.pro

Регрессия направлена на прогнозирование 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

Кроме того, регрессия фокусируется на достижении наивысшей точности за счёт уменьшения ошибок прогнозирования, таких как средняя абсолютная ошибка или среднеквадратичная ошибка. www.analyticsvidhya.com Классификация, в свою очередь, ориентирована на достижении наивысшей точности конкретного показателя, применимого к данной проблеме, такого как ROC-кривая, точность и отзыв. www.analyticsvidhya.com