机器学习中分类和回归的区别与应用场景

机器学习中，分类和回归是两种最常见的算法，它们分别用于解决不同的问题。分类是一种监督学习，它的任务是根据输入数据的特征，将其分配到特定的类别中去；而回归是一种预测性学习，它的任务是预测一个连续值，例如房价、温度等。

分类应用场景

分类算法主要应用于识别和分类，其中包括识别手写数字、预测客户是否会续费、文本分类等。它们可以用于许多不同的任务，如文本分类、图像分类、视频分类、语音识别等。

回归应用场景

回归算法主要用于预测，例如预测房价、股票价格等。它们可以用于许多不同的任务，如预测未来的股票价格、预测未来的气候等。

使用方法

在使用分类和回归算法之前，需要先准备好训练数据集，根据训练数据集的特征，使用相应的模型进行训练，根据训练结果，进行预测或分类。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd

# 加载数据集
dataset = pd.read_csv('dataset.csv')

# 分类
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

# 分割数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

# 使用分类器
from sklearn.svm import SVC
classifier = SVC(kernel = 'linear', random_state = 0)
classifier.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = classifier.predict(X_test)

# 回归
X = dataset.iloc[:, :-1].values
y = dataset.iloc[:, -1].values

# 分割数据集
from sklearn.model_selection import train_test_split
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size = 0.2, random_state = 0)

# 使用回归器
from sklearn.linear_model import LinearRegression
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 预测
y_pred = regressor.predict(X_test)