Чем отличаются задачи классификации и регрессии?

Задачи классификации и регрессии относятся к типам задач машинного обучения, но решают разные проблемы:

• Классификация — это задача предсказания категориального (дискретного) результата. Модель определяет, к какому классу относится входной объект. Например, классификация писем на "спам" и "не спам" или определение породы собаки по фотографии.

• Регрессия — это задача предсказания непрерывного числового значения. Модель оценивает числовой результат на основе входных данных. Например, прогнозирование цены квартиры по параметрам или температуры воздуха на завтра.

Таким образом, основное отличие — тип выходных данных: классификация работает с метками классов, регрессия — с числовыми значениями.