摘要：在人工智能（AI）和机器学习领域中，分类（Classification）和回归（Regression）是两种主要的监督学习任务类型。它们都涉及到使用已标注的数据集来训练模型，以便对新数据进行预测，但它们的目标和输出类型有所不同。

在人工智能（AI）和机器学习领域中，分类（Classification）和回归（Regression）是两种主要的监督学习任务类型。它们都涉及到使用已标注的数据集来训练模型，以便对新数据进行预测，但它们的目标和输出类型有所不同。

分类（Classification）：分类是一种监督学习方法，其目的是将实例数据划分到合适的类别中。具体来说，分类算法通过分析输入特征来预测输出变量的离散标签或类别。例如：

- 垃圾邮件检测：判断一封电子邮件是否为垃圾邮件（二分类问题）。

- 手写数字识别：自动识别一张图片中的手写数字属于0到9中的哪一个（多分类问题）。

- 疾病诊断：基于患者的症状和其他健康指标预测患者是否患有某种疾病（二分类或多分类问题）。

分类问题可以进一步分为二元分类（binary classification）和多类分类（multi-class classification）。分类算法会尝试找到一个决策边界（decision boundary），用于区分不同的类别。

常用的分类算法包括逻辑回归、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、k近邻（KNN）、神经网络等 。

回归（Regression）：回归也是一种监督学习方法，但它与分类不同之处在于它的目标是预测一个连续值的输出，而不是离散的类别标签。换句话说，回归模型试图找到自变量（输入特征）和因变量（目标变量）之间的关系，并用这种关系来预测新的输入数据对应的数值结果。例如：

- 房价预测：根据房屋的各种属性（如面积、房间数、位置等）预测其销售价格。

- 气温预测：基于历史天气数据预测未来某一天的平均气温。

- 股票市场分析：利用过去的股价变动情况预测未来的股价走势。

回归问题通常使用诸如均方误差（Mean Squared Error, MSE）这样的指标来评估模型性能。常见的回归算法有线性回归、岭回归、Lasso回归、多项式回归和支持向量回归等 。

两者的区别如下：

- 输出类型：分类的输出是一个或多个离散的类别标签；而回归的输出是一个具体的数值。

- 任务性质：分类是定性的，它关注的是对象所属的类别；回归是定量的，它关注的是数值的大小或者程度。

- 评估标准：分类通常使用准确率（accuracy）、精确率（precision）、召回率（recall）等指标来评估模型；回归则常使用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等来衡量模型的表现。

选择分类还是回归取决于你要解决的问题的具体需求以及你想要预测的数据类型。

来源：秀方教育