分類和回歸是機器習和資料科學中使用的監督習演算法的兩種基本型別。 分類演算法用於分類值，而回歸演算法用於連續值。
以下是分類演算法和回歸演算法之間差異的技術說明：
輸出變數：分類問題中的輸出變數是分類變數或離散變數，而在回歸問題中，輸出變數是連續變數或數值變數。
值：分類演算法中給定資料點所屬的類或類別，回歸演算法中目標變數的數值。
模型型別：分類演算法通常使用判別模型，這些模型習特徵空間中不同類之間的決策邊界。 相比之下，回歸演算法使用生成模型，該模型根據輸入特徵對目標變數的分布進行建模。
評估指標：用於分類和回歸問題的評估指標不同。 對於分類問題，使用準確率、精確率、召回率和 F1 分數等指標來衡量分類器的效能。 對於回歸問題，均方誤差 （MSE）、均方根誤差 （rmse） 和 r 平方等指標用於評估模型的效能。
示例：分類問題的示例包括垃圾郵件篩選、影象分類和情緒分析。 回歸問題的例子包括房價和需求。
演算法：分類演算法包括邏輯回歸、決策樹、隨機森林、支援向量機 （SVM） 和樸素貝葉斯。 回歸演算法包括線性回歸、多項式回歸、嶺回歸、套索回歸和支援向量回歸 （SVR）。
總之，分類演算法用於分類值，而回歸演算法用於連續值。 演算法的選擇取決於問題的性質、資料型別和可用的計算資源。
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