Esto es más de la máquina de aprendizaje preguntas, pero tal vez alguien va a ser capaz de ayudar. Me gustaría saber cuál es la diferencia entre la regresión y clasificación cuando tratamos de generar una salida para un conjunto de datos de entrenamiento x?
Respuestas
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Tone Stangeland
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user3503711
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aman
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Regresión y clasificación puede trabajar en algunos de los problemas comunes donde la variable de respuesta es bien continuas u ordinales(?).
Pero el resultado es lo que nos haría a elegir entre los dos. Por ejemplo, sencillo, duro clasificadores simplemente se trata de poner el ejemplo en clase específica(por ejemplo, SVM).(por ejemplo, si el proyecto es o no rentable , y no tiene en cuenta cuánto). Donde como la regresión puede dar una cifra exacta de valor del beneficio como algo de valor continuo.
sin embargo, en el caso de la clasificación se puede considerar modelos probabilísticos (por ejemplo, la regresión logística), donde cada clase o la etiqueta tiene una cierta probabilidad de que puede ser ponderado por el costo asociado con cada etiqueta o clase y por lo tanto nos dan con valor final sobre la base de los cuales se puede decidir poner alguna etiqueta o no.(por ejemplo la etiqueta tiene Una probabilidad de 0.3 pero la recompensa es enorme (1000) sin embargo etiqueta B tiene una probabilidad de 0.7, pero la rentabilidad es muy baja 10.Así que para maximizar el beneficio que podría etiquetar el ejemplo de la etiqueta de Un lugar de B.
Nota: todavía no estoy a un experto, tal vez alguien rectifique si me equivoco en alguna parte.
user1766916
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http://www.differencebetween.com/difference-between-classification-and-vs-regression/
En breve: • Los árboles de clasificación han variables dependientes que son categóricos y desordenada. • Los árboles de regresión han variables dependientes que son valores continuos o todo ordenado valores.
