В чем заключаются ключевые различия между регрессией и машинным обучением?

Ключевые различия между регрессией и машинным обучением заключаются в следующих аспектах:

1. Регрессия — это контролируемая обучающая задача, целью которой является прогнозирование непрерывных числовых значений. ru.eitca.org 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
2. Машинное обучение — это более общая концепция, которая включает в себя и регрессию как одну из задач. skillbox.ru Машинное обучение может быть обучением с учителем, когда компьютер учится под присмотром специалиста, предоставляющего размеченные данные, и обучением без учителя, когда программа сама находит закономерности в большом массиве данных. skillbox.ru

Таким образом, регрессия фокусируется на конкретных задачах прогнозирования количественных переменных, в то время как машинное обучение в целом включает в себя и другие задачи, например, классификации, когда прогнозируются категориальные переменные. sky.pro ru.eitca.org