回归和分类区别

回归任务(Regression):

特点:

  • 输出是连续值,通常是实数。
  • 任务目标是预测或估计一个数值。
  • 典型应用包括房价预测、销售额预测、温度预测等。

目标:

  • 最小化预测值与真实值之间的差异,通常使用平方损失(均方误差 MSE)。
  • 模型输出的是一个实数,不需要进行类别之间的区分。

分类任务(Classification):

特点:

  • 输出是离散值,通常是类别标签。
  • 任务目标是将输入分为不同的类别。
  • 典型应用包括图像分类、垃圾邮件检测、手写数字识别等。

目标:

  • 最小化模型对于真实标签的分类误差,通常使用交叉熵损失(Cross-Entropy Loss)。
  • 模型输出的是每个类别的概率分布,需要进行类别之间的明确区分。

通用注意事项:

  1. 输出层的选择: 回归任务的输出层通常只有一个神经元,而分类任务的输出层通常有多个神经元,其中每个神经元对应一个类别。

  2. 激活函数的选择: 回归任务的输出层通常不使用激活函数,而分类任务的输出层通常使用 softmax 激活函数,将输出转化为类别概率分布。

  3. 损失函数的选择: 回归任务通常使用平方损失或绝对值损失,而分类任务通常使用交叉熵损失。

  4. 评估指标的选择: 回归任务通常使用诸如均方根误差(RMSE)等指标,而分类任务通常使用准确率、精确度、召回率等指标。

  5. 数据标签的表示: 回归任务的标签是实数,而分类任务的标签通常是整数表示的类别。

总的来说,理解任务的本质、选择适当的输出层、激活函数、损失函数和评估指标是设计和训练深度学习模型时的关键步骤。

相关推荐
MoRanzhi12038 分钟前
15. Pandas 综合实战案例(零售数据分析)
数据结构·python·数据挖掘·数据分析·pandas·matplotlib·零售
qq_4369621819 分钟前
数据民主化实践:ChatBI赋能全民数据分析
数据挖掘·数据分析
geneculture2 小时前
融智学院十大学部知识架构示范样板
人工智能·数据挖掘·信息科学·哲学与科学统一性·信息融智学
DP+GISer2 小时前
自己制作遥感深度学习数据集进行遥感深度学习地物分类-试读
人工智能·深度学习·分类
victory04312 小时前
TODO 分类任务指标计算和展示 准确率 F1 Recall
人工智能·机器学习·分类
rengang662 小时前
07-逻辑回归:分析用于分类问题的逻辑回归模型及其数学原理
人工智能·算法·机器学习·分类·逻辑回归
rengang667 小时前
08-决策树:探讨基于树结构的分类和回归方法及其优缺点
人工智能·算法·决策树·机器学习·分类·回归
Michelle80237 小时前
23大数据 数据挖掘复习1
大数据·人工智能·数据挖掘
梦想画家10 小时前
Cohen‘s Kappa系数:衡量分类一致性的黄金标准及其在NLP中的应用
自然语言处理·分类·数据挖掘
iceslime12 小时前
头歌Educator机器学习与数据挖掘-逻辑回归
机器学习·数据挖掘·逻辑回归