分类和回归的区别?

分类和回归都是监督学习任务，但目标不同。分类用于预测离散标签，比如判断邮件是否为垃圾邮件；回归则用于预测连续数值，比如预测房价。前者输出类别，后者输出具体数值。

区别

分类：任务是将数据划分到预定义的类别中。例如，识别图片中的动物是猫还是狗，结果只能是有限个选项之一。分类模型关注的是数据属于哪个组别，输出的是离散值，适合处理标签明确的场景，如疾病诊断或文本情感判断。

回归：任务是预测连续的数值结果。例如，根据房屋面积、位置等因素预测具体价格，结果可以是任意实数。回归模型关注的是数值变化规律，输出的是连续值，适合处理需要精确数值的场景，如气温预测或股票价格分析。