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机器学习中的回归问题是什么?

人工智能1000问 📅 ✍ 👁 2025年3月30日 💬 0 评论
机器学习中的回归问题是依据样本的已知属性连续取值、训练模型并预测新样本输出数值的一类学习任务，核心构成包括损失度量、拟合算法与模型选择，常用回归模型有决策树模型、随机森林、GBDT模型、回归树模型与支持向量机模型，解决的是连续型目标值的预测问题，并不解决类别标签的归属判定问题。

机器学习中的回归问题是依据样本的已知属性连续取值、训练模型并预测新样本输出数值的一类学习任务，核心构成包括损失度量、拟合算法与模型选择，常用回归模型有决策树模型、随机森林、GBDT模型、回归树模型与支持向量机模型，解决的是连续型目标值的预测问题，并不解决类别标签的归属判定问题。

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