分类和回归是监督学习中两种主要的任务类型，它们在输出类型、应用场景、模型选择、损失函数及评估指标等方面存在显著差异。以下是对两者的详细对比：
1. 输出类型
分类：预测离散的类别标签。例如：
二分类：垃圾邮件检测（是/否）。
多分类：手写数字识别（0-9）。
回归：预测连续的数值。例如：
房价预测（如100.5万元）、温度预测（如25.3℃）。
2. 应用场景
分类适用于需要明确类别划分的任务，如疾病诊断（阳性/阴性）、图像识别（猫/狗）。
回归适用于需要数值预测的任务，如股票价格趋势、销售额预测。
3. 模型选择
分类常用模型：
逻辑回归（尽管名称含“回归”，实为分类模型）、支持向量机（SVM）、决策树、随机森林、神经网络（Softmax输出层）。
回归常用模型：
线性回归、多项式回归、决策树回归、随机森林回归、神经网络（线性输出层）。
两者兼用模型：
决策树（通过调整输出类型）、神经网络（通过调整输出层结构）。
4. 损失函数
分类：
交叉熵损失（Cross-Entropy Loss）：衡量预测概率分布与真实标签的差异。
对数损失（Log Loss）：常用于逻辑回归。
回归：
均方误差（MSE）：放大大误差的影响。
平均绝对误差（MAE）：对异常值更鲁棒。
5. 评估指标
分类：
准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）、F1分数（平衡精确率与召回率）、AUC-ROC曲线（衡量排序能力）。
回归：
均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、R²分数（解释方差的比例）。
6. 输出处理
分类：
通常输出概率分布（如逻辑回归的Sigmoid函数、多分类的Softmax函数），取最大概率类别为预测结果。
回归：
直接输出连续值，无需概率转换。
7. 边界情况与转换
概率预测：逻辑回归输出概率（连续值），但最终通过阈值（如0.5）离散化为类别。
有序分类：如年龄段划分，可视为分类或回归（保留顺序信息时可能用回归模型）。
离散化处理：将回归问题转为分类（如将温度分为“高/中/低”），但可能导致信息损失。
总结
理解两者差异有助于根据任务目标选择合适的模型和方法。实际应用中，可能需灵活转换（如将回归结果分箱为类别），但需权衡信息损失与任务需求。