В чём заключается отличие задач классификации и регрессии?

Основное отличие задач классификации и регрессии в машинном обучении заключается в их целях: cloud.ru sky.pro

• Регрессия предназначена для прогнозирования количественных переменных, то есть числовых значений. cloud.ru sky.pro Регрессионные модели отвечают на вопросы «сколько?» и «насколько?». cloud.ru Пример задачи: предсказание стоимости дома на основе его площади, количества комнат и расположения. sky.pro
• Классификация предназначена для прогнозирования категориальных переменных, то есть назначения объекту одной из заранее заданных категорий на основе его признаков. cloud.ru sky.pro Классификация отвечает на вопросы категориального характера, например, «есть ли у пациента заболевание?» или «является ли это письмо спамом или нет?». cloud.ru

Таким образом, если регрессия говорит «сколько», то классификация — «что». cloud.ru