在机器学习中，回归算法试图估计从输入变量 (x) 到数值或连续输出变量 (y) 的映射函数 (f)。
我有一个用例可以预测 shift_id。Shit_Id 是赋予不同城市位置的 ID 值。
据我了解，这是回归问题，因为它预测数值。这是正确的吗？
还有精度，可以为回归问题计算召回 f1 度量吗？
预测回归或分类中的离散值问题
数据挖掘
机器学习
分类
回归
2022-03-11 22:27:37
1个回答
ID 是分类的，而不是数字的。您应该将其视为多类分类问题。您的 ID 是位置，位置是一个类。ID 只是类的标识符。
由于您有分类问题，您应该使用精度、召回率和 f1。但是，如果是回归，您将使用均方误差、平均绝对误差以及可能的其他东西。
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