回归问题和分类问题是机器学习中两种最常见的预测问题类型。

什么是回归问题和分类问题？

回归问题是指给定输入变量（特征）和一个连续的输出变量（标签），建立一个函数来预测输出变量的值。换句话说，回归问题的目标是预测一个连续的输出值，例如预测房价、股票价格、销售额等。回归问题通常使用回归分析技术，例如线性回归、多项式回归、决策树回归等。

分类问题是指给定输入变量（特征）和一个离散的输出变量（标签），建立一个函数来预测输出变量的类别。换句话说，分类问题的目标是预测一个离散的输出值，例如将一张图片分为猫和狗、预测一个电子邮件是垃圾邮件还是正常邮件等。分类问题通常使用分类算法，例如逻辑回归、支持向量机、决策树分类等。

回归问题和分类问题的区别在于输出变量的类型。回归问题的输出变量是连续的，而分类问题的输出变量是离散的。在机器学习中，通常需要根据任务的要求选择合适的算法和评估指标来解决回归或分类问题。

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