回归问题和分类问题的区别

回归问题和分类问题的区别 

回归问题和分类问题的区别主要体现在以下几点：

1. 输出值：回归问题的输出值是连续的，而分类问题的输出值是离散的。回归问题通常是预测一个具体的数值，如银行贷款问题中贷款的金额；而分类问题则是将事物划分到不同的类别，如银行贷款问题中贷款还是不贷款。

2. 损失函数：回归与分类的根本区别在于输出空间是否为一个度量空间。回归问题的输出空间定义了一个度量去衡量输出值与真实值之间的“误差大小”，例如均方误差；而分类问题的输出空间不是度量空间，只有分类“正确”与“错误”之分，至于错误时是将Class5分到Class6还是Class7，并没有区别，都是在error counter上+1。

3. 算法：常见的回归算法有线性回归算法等，而常见的分类算法有逻辑回归算法等。

需要注意的是，回归问题和分类问题的区别并不在于连续与否，而是在于损失函数的形式不同。