回归与分类

两种答案：一个数 vs 一个类别

监督学习按「答案长什么样」分两大类：

• 回归：预测一个连续数值——房价 312 万、明天气温 26.5 度、歌曲流行度 8.7 分。答案是数轴上的一个点。
• 分类：预测一个离散类别——垃圾邮件还是正常邮件、猫还是狗。答案是从有限几个选项里挑一个。

用音乐打比方

视唱练耳里有两类考题：「这个音比刚才高多少」（连续，像回归）和「这是大三和弦还是小三和弦」（二选一，像分类）。机器学习的分法一模一样。

分类的得分细节

分类模型实际输出的往往是每个类别的概率，比如「猫 0.9、狗 0.1」，再取最大的当答案。这样没把握时它可以说「我不确定」，而不是硬猜——医学、金融场景里这一点很要紧。

常见误区

「类别编号」不是数。把猫记成 1、狗记成 2 再拿回归去预测，等于假设「狗比猫大 1」——毫无意义。类别之间没有大小和距离，这是回归与分类的本质区别；选错任务类型，后面全白搭。

练一练：判断下面三个任务是回归还是分类：①预测下周降雨量 ②判断照片里是不是人脸 ③预测一部电影的评分。