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machine-learning - 为什么根据(或作为函数)鲑鱼的年龄和重量来预测鲑鱼的长度是一个回归问题?

转载 作者:行者123 更新时间:2023-11-30 09:58:02 25 4
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当我们尝试根据鲑鱼的年龄和重量来预测其长度时,这里的年龄和体重就是特征。长度是类,即 - 数字类而不是文本类。

因此,我们可以根据年龄、体重和相应长度的各种组合来训练模型。

为什么根据(或作为函数)鲑鱼的年龄和重量来预测鲑鱼的长度是一个回归问题?

最佳答案

你的功能是什么并不重要,重要的是你的预测是什么。

您始终可以将回归问题转换为分类问题。只需将您的输出放入固定数量的容器中,例如“A级:长度在70cm到1m之间”

如果您对许多垃圾箱进行分类,则会浪费宝贵的训练数据来学习您已经知道的东西:相似长度的垃圾箱应该得到相似的预测。

关于machine-learning - 为什么根据(或作为函数)鲑鱼的年龄和重量来预测鲑鱼的长度是一个回归问题?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/60181608/

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