机器学习说到底，不就三件事：
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预测一个数 ------ 回归
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判断归属哪个类 ------ 分类
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自动把数据分组 ------ 聚类
别背术语，别管定义，先看问题怎么解决。
一、回归（Regression）
干嘛的？
模型输出一个连续数值。你丢个样本进去，它告诉你大概是多少。
应用场景：
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房价预测
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股票波动估计
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广告点击率预估
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医疗中的风险评分
代码风格示例：
python
from sklearn.linear_model import LinearRegression
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)注意点：
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特征别有太强的共线性（会影响权重估计）
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数据别有太多离群值（容易拉偏模型）
模型选择建议：
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数据线性关系明显 → 线性回归
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数据维度不大但噪音多 → 决策树回归
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数据量大 / 精度要求高 → XGBoost、LightGBM
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想搞深一点 / 多变量复杂依赖 → 神经网络回归（Keras / PyTorch）
二、分类（Classification）
干嘛的？
模型判断输入属于哪个"类"，就像做选择题一样，A、B、C三选一。
应用场景：
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是否信用违约（0/1）
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邮件是否垃圾
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图像识别（猫狗车人）
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医疗诊断分类
代码风格示例：
python
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
model = RandomForestClassifier()
model.fit(X_train, y_train)
y_pred = model.predict(X_test)注意点：
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类别不均衡要处理，比如加权或采样
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二分类别做One-Hot？不用，直接0/1即可
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多分类别需换 loss（如 softmax）
模型选择建议：
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简单快速：逻辑回归
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可解释性强：决策树 / RandomForest
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对精度要求高：XGBoost / CatBoost
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有深度需求：CNN / Transformer
三、聚类（Clustering）
干嘛的？
模型自己发现数据结构，把相似的放一堆，没标签也能干。
应用场景：
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用户分群
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异常检测（异常就是被分到边角落的那类）
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文本聚类（比如舆情分析）
代码风格示例：
python
from sklearn.cluster import KMeans
model = KMeans(n_clusters=3)
model.fit(X)
labels = model.labels_注意点：
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特征归一化很重要（不然按维度权重大错特错）
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K 值别瞎定，用肘部法则或者 silhouette score 找
模型选择建议：
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快速尝试：KMeans（80%的场景够用）
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空间不规则：DBSCAN
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层级结构：Agglomerative Clustering
工程建议（务实路线）
| 任务 | 类型 | 模型建议 |
|---|---|---|
| 价格预测 | 回归 | XGBoost / LGBM |
| 风控审核 | 分类 | Logistic / RF / XGB |
| 用户打标签 | 聚类 | KMeans / DBSCAN |
| 图片识别 | 分类 | CNN |
| 文本相似度分类 | 分类 | BERT / SVM |
别学偏了：
学机器学习不是看你会几个模型，而是看你知道什么时候用哪个模型，用什么数据喂进去。
下一篇我接着写《模型评估指标怎么选？怎么解释？》，这一步你要是乱选，模型再准也白搭。