分类问题、标注问题与回归问题的区别

转自：https://blog.csdn.net/u011630575/article/details/78909803

1.分类问题

分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。

监督学习从数据中学习一个分类决策函数或分类模型，称为分类器（classifier）。分类器对新的输入进行输出的预测，这个过程称为分类。

分类问题包括学习与分类两个过程。在学习的过程中，根据已知的训练样本数据集利用有效的学习方法学习一个分类器；在分类中，利用学习的分类器对新的输入实例进行分类。

评价分类器性能的指标一般是分类的准确率，其定义是：对于给定的测试数据集，分类器正确分类的样本数与总样本数之比。

对于二分类问题常用的评价指标是精确率（precision）与召回率（recall）。通常以关注的类为正类，其他类为负类，分类器在测试数据集上的预测或正确或不正确，4种情况出现的总数分别记作：

• TP —— 将正类预测为正类的数量；
• FN —— 将正类预测为负类的数量；
• FP —— 将负类预测为正类的数量；
• TN —— 将负类预测为负类的数量；

精确率真和召回率都高时，也会高。

许多的机器学习方法可以用来解决分类问题，包括近邻法、感知机、朴素贝叶斯法、决策树、逻辑斯谛回归模型、SVM、adaBoost、贝叶斯网络、神经网络等。

比如一个文本内容分类的例子。文本分类是根据文本的特征将其划分到已有的类中。输入是文本的特征向量，输出是文本的类别。通常把文本中的单词定义为特征，每个单词对应一个特征。单词的特征可以是二值的：如果单词在文本中出现则取值1，否则是0；也可以是多值的，表示单词在文本中出现的频率。形象地，如果“股票”“银行”“货币”这些词出现很多，这个文本可能属于经济类，如果“网球”“比赛”“运动员”这些词频繁出现，这个文本可能属于体育类。

2. 标注问题

标注问题也是一个监督学习问题。可以认为标记问题是分类问题的一个推广。

标注问题的输入是一个观测序列，输出的是一个标记序列或状态序列。也就是说，分类问题的输出是一个值，而标注问题输出是一个向量，向量的每个值属于一种标记类型。

标注常用的机器学习方法有：隐性马尔可夫模型、条件随机场。

自然语言处理中的词性标注（part of speech tagging）就是一个典型的标注问题：给定一个由单词组成的句子，对这个句子中的每一个单词进行词性标注，即对一个单词序列预测其对应的词性标记序列。

3. 回归问题

回归问题也属于监督学习中的一类。回归用于预测输入变量与输出变量之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化。

回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：选择一条函数曲线，使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。

回归问题按照输入变量的个数，可以分为一元回归和多元回归；按照输入变量与输出变量之间关系的类型，可以分为线性回归和非线性回归。

回归学习最常用的损失函数是平方损失，在此情况下，回归问题可以由著名的最小二乘法求解。

一个回归学习用于股票预测的例子：假设知道一个公司在过去不同时间点的市场上的股票价格（或一段时间的平均价格），以及在各个时间点之间可能影响该公司股份的信息（比如，公司前一周的营业额）。目标是从过去的数据学习一个模型，使它可以基于当前的信息预测该公司下一个时间点的股票价格。具体地，将影响股价的信息视为自变量（输入特征），而将股价视为因变量（输出的值）。将过去的数据作为训练数据，就可以学习一个回归模型，并对未来股份进行预测。实际我们知道想做出一个满意的股价预测模型是很难的，因为影响股份的因素非常多，我们未必能获得那些有用的信息。