回归与分类的区别?

回归和分类都是机器学习的任务，但目标不同。回归预测连续数值，比如房价或气温；分类则预测离散类别，比如邮件是否为垃圾或图片是猫还是狗。回归输出具体数值，分类输出类别标签。

区别

回归：回归模型处理数值型数据，目标是预测一个具体数值。比如用房屋面积预测房价，结果可以是50万、80万等连续数字。回归算法包括线性回归、决策树回归等，适合时间序列预测、销量估算等场景。

分类：分类模型处理离散数据，目标是预测数据属于哪个类别。比如判断肿瘤是良性还是恶性，或者识别图片中的动物是狗还是猫。分类算法包括逻辑回归、支持向量机、随机森林等，适合图像识别、信用评分等场景。