У машинному навчанні існують різні завдання, які можуть бути вирішені за допомогою алгоритмів регресії та класифікації. Однак ці два підходи мають низку фундаментальних відмінностей.
Регресія – це завдання передбачення безперервного значення, ґрунтуючись на наявних даних. Завдання регресії широко застосовуються в економіці, фізиці, фінансах та інших галузях. Основна мета регресії – визначити зв'язок між незалежними змінними та залежною змінною, щоб передбачити останню на основі перших.
Класифікація, своєю чергою, належить до завдань поділу об'єктів на задані класи. Важливо, що класи класифікації є дискретними і наперед відомими. Класифікація активно застосовується в галузі медицини, комп'ютерного зору та маркетингу, де необхідно вирішити, до якого класу належить даний об'єкт на основі наявних даних.
Таким чином, регресія та класифікація є різними підходами до вирішення завдань машинного навчання: регресія передбачає безперервні значення, тоді як класифікація відносить об'єкти до заздалегідь визначених класів.
| У чому різниця між регресією та класифікацією | |
|---|---|
| Регресія | Класифікація |
| Застосовується для прогнозування чисельних значень чи безперервних змінних. | Застосовується для категоризації чи класифікації даних. |
| Результуюча змінна є безперервною і може набувати будь-якого значення в заданому діапазоні. | Результуюча змінна дискретна і належить до певного класу або категорії. |
| Використовуються алгоритми, такі як лінійна регресія, поліноміальна регресія, логістична регресія та ін. | Використовуються алгоритми, такі як метод найближчих сусідів, наївний байєсовський класифікатор, метод опорних векторів та ін. |
| Оцінює взаємозв'язок між незалежними та залежними змінними. | Вивчає особливості об'єктів та визначає їхню приналежність до класів або категорій. |
Чим відрізняються регресія та класифікація?
Регресія Головна відмінність від класифікації полягає в тому, що вона передбачає кількості, тоді як класифікація передбачає класи. Ця відмінність можна віднести до недоліків регресії, оскільки вона працює з кількісними даними. Регресія розрізняються двома типами: парна та множинна.
Чим відрізняється завдання класифікації від відновлення регресії?
Основні завдання машинного навчання Відновлення регресії (прогнозування) – побудова моделі, здатної передбачати чисельну величину з урахуванням набору ознак об'єкта. Класифікація – визначення категорії об'єкта на основі його ознак.
Що таке регресія у машинному навчанні?
У контексті машинного навчання лінійна регресія відноситься до розділу навчання з учителем (supervised learning), тобто коли явно простежується зв'язок між введенням та висновком і передбачається певне значення за обмеженою кількістю прикладів (у яких, як учень, навчається алгоритм).
Чим відрізняється навчання з учителем від навчання без учителя?
Supervised learning (навчання з учителем): Машина навчається за обраними даними. Зазвичай дані відзначаються людьми. Unsupervised learning (навчання без вчителя): Машина навчається не за обраними даними. Сенс у тому, що серед даних немає «правильної» відповіді, машина має знайти залежність між об'єктами.