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第603章 机器学习里的分类问题和回归问题一个故事解释（第4页）
10°c，应该穿厚毛衣+外套（厚度
8
分）
?
20°c，应该穿薄外套（厚度
5
分）
?
30°c，应该穿短袖（厚度
2
分）
这样，你的决定不只是t恤雨衣羽绒服，而是一个连续数值（衣服的厚度），这就类似于回归问题。
总结
对比点
分类问题
回归问题
输出类型
固定类别（离散值）
连续数值
目标
识别类别（苹果
or
橘子）
预测数值（温度
vs.
柠檬水销量）
典型应用
垃圾邮件分类、疾病诊断
房价预测、销量预测
示例
这封邮件是垃圾邮件吗？（是否）
明天应该卖多少杯柠檬水？（75
杯）
分类问题适合选出某个类别，而回归问题适合预测一个数值。希望这些比喻能帮你更容易理解它们的区别！
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