回归和分类的区别是什么?

回归和分类都是机器学习中的预测任务，但目标不同。回归用于预测连续数值，比如房价或温度；分类则用于预测离散类别，比如判断邮件是否为垃圾邮件或图片中的动物种类。

区别

回归：回归分析关注数值预测，输出结果是具体数字。例如，根据房屋面积、位置等特征预测房价，结果可能是300万或450万这类连续数值。回归模型通过计算误差来优化预测精度，常用于金融、气象等领域需要量化分析的场合。

分类：分类任务将数据划分到不同类别中，输出是离散标签。例如，根据客户消费行为判断其是否属于高价值客户，结果可能是“高价值”或“普通”这类固定选项。分类模型依赖特征间的关联性，常见于图像识别、信用评估等需要明确划分的场景。