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分类和回归

  • 分类的目的是预测离散的类别标签
  • 回归的目的是预测连续的类别标签
  • 例如gradient boosting 梯度提升模型，既可以在分类问题中使用，也可以在回归问题中使用

梯度提升是一个通用的机器学习框架，不仅限于回归：

  1. 回归版本: GradientBoostingRegressor

    • 损失函数: 平方损失、绝对损失等
    • 输出: 连续数值

  2. 分类版本: GradientBoostingClassifier

    • 损失函数: 对数损失 (log-loss)、指数损失等
    • 输出: 类别概率 → 类别预测