分类、二分类和回归问题是机器学习中常见的三种任务类型，它们分别适用于不同的场景，具有不同的目标和输出。
1. 分类问题（Classification）：
场景：
适用于将数据点分到不同的类别或标签中的问题。每个类别代表一种离散的类别或状态。
例子：
-
判断一封电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。
-
图像识别中，识别图像中的物体或场景。
输出：
预测结果是一个离散的类别标签，通常表示为类别的名称或编码。
2. 二分类问题（Binary Classification）：
场景：
是分类问题的一种特殊情况，其中只有两个可能的类别。任务是将数据点分为两个互斥的类别。
例子：
-
判断患者是否患有某种疾病（患病或健康）。
-
判断信用卡交易是否是欺诈行为（欺诈或非欺诈）。
输出：
预测结果是两个类别中的一个。
3. 回归问题（Regression）：
场景：
适用于预测连续数值的问题，目标是拟合数据并预测未知数据的输出值。
例子：
输出：
预测结果是一个连续的数值，可以是任意实数。
区别与总结：
输出类型：
-
分类问题：
输出是离散的类别标签。
-
二分类问题：
特殊的分类问题，只有两个类别。
-
回归问题：
输出是连续的数值。
目标：
-
分类问题：
预测数据点属于哪个类别。
-
二分类问题：
预测数据点属于两个互斥的类别。
-
回归问题：
预测数值型输出。
应用场景：
-
分类问题：
适用于标签离散的问题，例如图像分类、文本分类。
-
二分类问题：
适用于只有两个可能结果的问题，如二元分类、判别等。
-
回归问题：
适用于预测数值型结果的问题，如房价预测、销售额预测。
在选择适当的问题类型时，需要根据问题本身的性质和数据的特点进行考虑。如果目标是分类，可以进一步考虑是多类别分类还是二分类；如果目标是预测数值，那么就是回归问题。
分类、二分类和回归问题是机器学习中常见的三种任务类型，它们分别适用于不同的场景，具有不同的目标和输出。
1. 分类问题（Classification）：
场景：
适用于将数据点分到不同的类别或标签中的问题。每个类别代表一种离散的类别或状态。
例子：
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判断一封电子邮件是垃圾邮件还是非垃圾邮件。
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图像识别中，识别图像中的物体或场景。
输出：
预测结果是一个离散的类别标签，通常表示为类别的名称或编码。
2. 二分类问题（Binary Classification）：
场景：
是分类问题的一种特殊情况，其中只有两个可能的类别。任务是将数据点分为两个互斥的类别。
例子：
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判断患者是否患有某种疾病（患病或健康）。
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判断信用卡交易是否是欺诈行为（欺诈或非欺诈）。
输出：
预测结果是两个类别中的一个。
3. 回归问题（Regression）：
场景：
适用于预测连续数值的问题，目标是拟合数据并预测未知数据的输出值。
例子：
输出：
预测结果是一个连续的数值，可以是任意实数。
区别与总结：
输出类型：
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分类问题：
输出是离散的类别标签。
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二分类问题：
特殊的分类问题，只有两个类别。
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回归问题：
输出是连续的数值。
目标：
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分类问题：
预测数据点属于哪个类别。
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二分类问题：
预测数据点属于两个互斥的类别。
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回归问题：
预测数值型输出。
应用场景：
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分类问题：
适用于标签离散的问题，例如图像分类、文本分类。
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二分类问题：
适用于只有两个可能结果的问题，如二元分类、判别等。
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回归问题：
适用于预测数值型结果的问题，如房价预测、销售额预测。
在选择适当的问题类型时，需要根据问题本身的性质和数据的特点进行考虑。如果目标是分类，可以进一步考虑是多类别分类还是二分类；如果目标是预测数值，那么就是回归问题。
