分类和回归的区别是什么?

分类和回归都是机器学习的任务，但目标不同。分类用于预测离散类别，比如判断邮件是否为垃圾邮件；回归用于预测连续数值，比如预测房价或气温。分类输出的是类别标签，回归输出的是具体数值。

区别

分类：结果属于有限个类别之一，比如图片识别是猫还是狗。训练数据需要明确的类别标签，算法通过学习边界来划分不同区域。常见算法包括决策树和支持向量机。分类任务的评价指标包括准确率和召回率。

回归：结果是连续的数值，比如预测明天的温度或股票价格。训练数据包含数值标签，算法通过拟合数据点之间的趋势来预测未知值。常见算法包括线性回归和随机森林。回归任务的评价指标包括均方误差和平均绝对误差。