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回归的输出是连续数值
线性
回归
可以用于分类问题吗
答:
线性回归是一种预测模型,主要用于预测连续的目标变量,它的输出是连续的实数值
。而分类问题是一种离散的问题,目标变量通常是离散的标签或类别。由于线性回归输出的是连续的实数值,而不是离散的标签,因此不适合直接用于分类问题。举个例子,假设我们有一个数据集,包含了一些房屋的面积和价格,我们想要预...
分类和
回归的
区别在哪里?
答:
回归是一种预测模型,用于根据输入数据的特征,预测出一个连续的数值输出
,其通过学习样本数据的特征和对应的连续标签之间的关系,建立一个数学函数模型来进行预测。分类和回归的区别主要在于输出的类型和任务的性质。分类任务的输出是离散的类别标签,例如将电子邮件划分为垃圾邮件和非垃圾邮件,或者将图像分类...
回归
问题和分类问题区别
答:
1、输出不同:分类输出的值是离散的,回归输出的值是连续的
;(但不是严格意义上数学的连续和离散)分类输出物体的所属类别,回归输出物体的值;分类输出的值是定性的,回归输出的值是定量的;2、目的不同:分类是为了寻找决策边界,回归是为了找到最优拟合。3、结果不同:分类问题结果对就是对,错就...
线性
回归
可以用于分类吗
答:
逻辑
回归
会估计一个概率值,表示学生通过考试的可能性。然后,我们可以选择一个阈值(例如0.5),如果概率值大于这个阈值,就预测学生能通过考试;否则,预测学生不能通过考试。然而,如果我们尝试使用线性回归来解决这个问题,就会遇到问题。线性回归会
输出
一个
连续
的实
数值
,而不是概率值。这个实数值没有...
分类和
回归的
区别
答:
回归任务则是预测
连续数值
型
的输出
结果。它通过对输入特征进行建模来预测目标变量的值。例如,根据房屋的面积、卧室数量等特征来预测房屋的价格。分类和
回归的
区别在于目标和输出类型的不同。分类任务的目标是将样本分配到不同的类别中,输出结果是离散的类别标签。而回归任务的目标是预测连续数值型的输出结果...
线性
回归
算法预测的标签是什么型
答:
连续型。线性
回归
预测的结果y
是连续的数值
,分类得到的标签是呈离散型的,回归得到的标签是呈连续型的。机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,其实就是根据类别标签分布类型为离散型、连续性而定义的。
分类和
回归的
区别是什么?
答:
1.目标变量类型:分类的目标是预测离散的标签,例如判断一封邮件是否为垃圾邮件(是/否)。而
回归的
目标是预测
连续的数值
,例如预测房价。2.输出结果:分类模型
的输出是
一个类别,通常使用概率来进行决策。例如,对于二分类问题,模型可能会输出一个0.7的概率,表示样本属于正类的可能性是0.7。而回归...
线性
回归
不要求因变量
是连续
性
数值
变量对吗
答:
线性
回归
不要求因变量
是连续
性
数值
变量,是对的。线性相关分析
的数据
要求:可以是连续性数据,也可以是分类数据,线性回归分析的数据要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量. 因变量必须是连续性变量。变量可分为可控制变量(当然常数变量也算)与随机变量, 在没有研究统计概率之前,从小学到大学 我们所...
线性相关分析与线性
回归
分析对
数据
的要求
答:
线性相关分析的数据要求: 可以
是连续
性数据,也可以是分类数据。线性
回归
分析
的数据
要求: 自变量可以是分类变量和连续性变量,因变量必须是连续性变量。分类变量:比如性别\民族\学历等,数据之间无法进行加减的。连续变量 :比如身高\体重\收入\温度等,这种有具体意义的数据,可以进行平均和加减的。
卷积
回归是
什么意思?
答:
卷积
回归是
一种深度学习技术,它可以将卷积神经网络应用于回归问题。卷积神经网络常用于图像分类和物体识别等任务,但在回归问题中,它可以用来预测
连续的数值输出
。卷积回归结合了卷积神经网络的卷积层和全连接层,使得模型可以在对图像进行特征提取的同时,进行
连续数值
预测的学习。卷积回归可以应用于多个领域...
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