分类和回归是机器习和数据科学中使用的监督习算法的两种基本类型。 分类算法用于分类值，而回归算法用于连续值。
以下是分类算法和回归算法之间差异的技术说明：
输出变量：分类问题中的输出变量是分类变量或离散变量，而在回归问题中，输出变量是连续变量或数值变量。
值：分类算法中给定数据点所属的类或类别，回归算法中目标变量的数值。
模型类型：分类算法通常使用判别模型，这些模型习特征空间中不同类之间的决策边界。 相比之下，回归算法使用生成模型，该模型根据输入特征对目标变量的分布进行建模。
评估指标：用于分类和回归问题的评估指标不同。 对于分类问题，使用准确率、精确率、召回率和 F1 分数等指标来衡量分类器的性能。 对于回归问题，均方误差 （MSE）、均方根误差 （rmse） 和 r 平方等指标用于评估模型的性能。
示例：分类问题的示例包括垃圾邮件筛选、图像分类和情绪分析。 回归问题的例子包括房价和需求。
算法：分类算法包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机 （SVM） 和朴素贝叶斯。 回归算法包括线性回归、多项式回归、岭回归、套索回归和支持向量回归 （SVR）。
总之，分类算法用于分类值，而回归算法用于连续值。 算法的选择取决于问题的性质、数据类型和可用的计算资源。
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