下面关于分类和回归的说法中，正确 的是：
A: 回归通常用于连续变量预测，分类一般用于离散变量预测。
B: 分类和回归的区别在于输出变量的类型，因此分类和回归问题不能相互转换，并且同时构成了两大类常见机器学习任务
C: 评价分类和回归方法可以使用同样的命中准确度指标
D: 决策树算法是分类算法而不是回归算法
A: 回归通常用于连续变量预测，分类一般用于离散变量预测。
B: 分类和回归的区别在于输出变量的类型，因此分类和回归问题不能相互转换，并且同时构成了两大类常见机器学习任务
C: 评价分类和回归方法可以使用同样的命中准确度指标
D: 决策树算法是分类算法而不是回归算法
举一反三
- 有关回归分析与分类算法的区别错误的说法是哪个？? 回归分析和分类算法的输入和输出都可以处理数值型的变量。|CART算法既可以做分类分析，也可以做回归预测。|分类算法和回归分析都要通过有监督的训练拟合输入和输出变量的关系。|分类算法不能做定量预测，回归分析只是做定量预测。
- 【单选题】有关回归分析与分类算法的区别错误的说法是哪个？ A. 分类算法不能做定量预测，回归分析只是做定量预测。 B. CART算法既可以做分类分析，也可以做回归预测。 C. 回归分析和分类算法的输入和输出都可以处理数值型的变量。 D. 分类算法和回归分析都要通过有监督的训练拟合输入和输出变量的关系。
- 决策树除了ID3算法，还有另一个著名算法CART。关于这两种算法，正确的说法是： A: ID3算法能用于回归问题，不能用于分类问题 B: ID3算法既能用于分类问题，又能用于回归问题 C: CART算法既能用于分类问题，又能用于回归问题 D: CART算法能用于回归问题，不能用于分类问题
- 分类和回归都可用于预测，两者的区别在于分类的输出是离散的类别值，而回归的输出是连续数值.
- 分类和回归都可用于预测,分类的输出是连续数值,而回归的输出是离散的类别值。( )