回归与分类

什么是回归？

在机器学习中，回归是一种预测数值输出的算法。它与分类类似，但是回归模型的输出是连续值，而不是离散值。

回归常用的算法包括线性回归、多项式回归、岭回归、Lasso回归等。这些算法都可以用来预测连续变量，如房价、股票价格、销售额等。回归算法的优点是可以预测连续变量，适用于连续的情况下。

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 模拟数据
X = [[0], [1], [2]]
y = [1, 3, 7]

# 线性回归
reg = LinearRegression().fit(X, y)

# 预测
reg.predict([[3]]) # 输出array([10.])

什么是分类？

在机器学习中，分类是一种将输入数据分成多个类别的算法。分类模型的输出是离散值，常用的算法包括决策树、支持向量机、KNN等。

分类可以用于图像分类、垃圾邮件识别、情感分析等。因为这些任务需要将输入数据分成不同的类别。

from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.datasets import load_iris

# 加载数据集
iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

# KNN分类
clf = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3).fit(X, y)

# 预测
clf.predict([[6.0, 3.0, 4.5, 1.2]]) # 输出array([1])

回归与分类的联系

回归和分类都属于监督学习，其目的都是通过已有的数据训练模型，并对新数据进行预测。回归与分类的区别在于输出值的类型。

在某些情况下，回归和分类可以相互转化。例如，在某些任务中，我们可以将预测值分成几个离散的类别（如低、中、高），这时我们可以将回归问题转化为分类问题；在某些任务中，我们可以将输入特征离散化，将分类问题转化为回归问题。

总之，回归和分类都是机器学习中常用的算法，各有优缺点，根据具体问题来选择合适的算法是很重要的。

参考资料：

• Scikit-learn官方文档