Задачи классификации и регрессии являются двумя основными типами задач в области анализа данных и машинного обучения. Давайте рассмотрим их отличия более подробно.

• Классификация: Это задача, в которой цель заключается в том, чтобы отнести объекты к одной из заранее определенных категорий или классов. Например, мы можем классифицировать электронные письма как "спам" или "не спам".
• Регрессия: Это задача, в которой цель состоит в том, чтобы предсказать непрерывное значение на основе входных данных. Например, мы можем предсказать цену дома в зависимости от его площади, количества комнат и других факторов.

• Классификация: Результат классификации является дискретным. То есть, модель выдает метку класса, например, "A", "B" или "C".
• Регрессия: Результат регрессии является непрерывным числом. Например, модель может предсказать, что цена дома составит 5,000,000 рублей.

• Классификация: Для оценки качества классификационных моделей используются такие метрики, как точность (accuracy),полнота (recall),точность (precision) и F1-мера.
• Регрессия: Для оценки регрессионных моделей применяются метрики, такие как среднеквадратичная ошибка (RMSE),средняя абсолютная ошибка (MAE) и коэффициент детерминации (R²).

• Классификация: Определение, является ли изображение кошкой или собакой; диагностика заболевания на основе симптомов.
• Регрессия: Прогнозирование температуры на следующий день; оценка стоимости автомобиля на основе его характеристик.

В заключение, основное отличие между задачами классификации и регрессии заключается в типе выходных данных: классификация работает с дискретными метками классов, в то время как регрессия предсказывает непрерывные значения. Понимание этих различий поможет вам выбрать правильный подход и алгоритм для решения конкретной задачи в анализе данных.