Как вы знаете, контролируемое обучение, которое является одной из основных тем машинного обучения, разделено на 2 основных названия.
Классификация и регрессия.
Итак, как мы узнаем, какой у нас подход к решению проблемы?
Вот что нам нужно знать:
Классификация и регрессия не связаны с входными данными. Это связано с ожидаемым результатом.
Например, у вас есть картинка. Если вы хотите получить информацию о поле на этих фотографиях, это называется классификацией. Но если вам нужны гендерные знания в%, это называется регрессией.
Таким образом, в результате, если вы хотите классифицировать дома в районе Y как дома 100K, 200K, 300K в соответствии с данными X, Классификация - это название регрессии, если вы хотите оценить значения домов с одинаковым X данные с определенным интервалом.
Например, прогноз погоды - Регрессия. Почему? Потому что прогноз погоды на завтра может быть известен на определенный процент. Но если вы хотите разделить регионы в стране так, чтобы было солнечно, дождливо, это называется классификацией.
