回归拟合及分类

资 源 简 介

回归拟合及分类

详 情 说 明

回归拟合与分类是机器学习中两大核心任务，它们分别用于处理连续值预测和离散标签预测问题。

回归拟合的目标是通过数学模型（如线性回归、多项式回归）找到自变量与连续型因变量之间的关系。其关键在于误差最小化（如均方误差）和避免过拟合，常用正则化技术（L1/L2）来平衡模型复杂度。

分类任务则专注于预测样本所属的类别（如垃圾邮件识别），核心算法包括逻辑回归、决策树和SVM等。分类模型通过概率输出或决策边界划分不同类别，评估指标常采用准确率、召回率或ROC曲线。

两者的共性在于依赖特征工程和数据预处理，差异则体现在输出类型和损失函数的设计上。实际应用中，回归可能预测房价，而分类更适用于图像识别等场景。