分类和回归

分类和回归是机器学习中两种重要的监督学习方法。分类是指将输入数据映射到离散的类别上，而回归则是将输入数据映射到连续的数值上。分类和回归都可以用来解决预测问题，但是它们所处理的数据类型不同。分类算法通常用于处理离散型数据，例如判断一封邮件是否为垃圾邮件；而回归算法则通常用于处理连续型数据，例如预测房价。此外，分类和回归还可以用于解决二分类和多分类问题。在实际应用中，分类和回归都有广泛的应用场景，例如金融风控、医疗诊断、推荐系统等。