第9课　回归 vs 分类｜写给初中生的机器学习

单元三

第9课　回归 vs 分类

一、任务目标

分清「哪一类」与「是多少」两种问题。

二、核心概念讲清楚

分类输出类别；回归输出连续数值。不要用分类正确率硬套回归问题。

分类：标签离散（0/1、品种名）
回归：标签连续（房价、温度）
选错类型会让评估对不上

1看 y 的样子类别还是数值

2选模型家族Classifier / Regressor

3选评估指标正确率 vs MSE/R²

4解释结果用符合问题的语言

三、跟着想一遍（小例子）

及格与否→分类；考试分数→也可回归。同一场景可有不同建模方式。

易错：把温度当类别硬套 accuracy。

正确：先问「答案是类别还是数量」。

想一想：预测快递是否延误、预测延误小时数，分别像哪类？

四、解题思路

任务：分清「哪一类」与「是多少」两种问题。先想清楚：输入是什么、处理后得到什么、屏幕上应出现什么。

本课主要用到：屏幕输出。

1明确任务「分清「哪一类」与「是多少」两种问题。」：运行后你希望看到什么结果（文字、图形或计算结果）。
2用 print 把结果说出来，确认屏幕上出现预期内容。
3对照参考代码跑通后，只改一个参数，观察结果如何变化。

流程示意（可对照左侧文字）

五、语句功能讲解

本课用到的 Mixly 图形块均已在前面的课讲过。请直接对照编程练习搭积木；若有遗忘，回到该积木首次出现的课页复习。

六、知识点讲解

分类 vs 回归：分类回答「属于哪一类」，回归回答「数值是多少」。问题类型决定指标与模型。

先弄清本课输入与输出，再进编程练习对照现象。

七、编程练习

先理解上面的例子，再在下方 Mixly 运行与检查（含 scikit-learn）。

选择题目

对比打印内容。

参考代码（对照抄写到下方 Mixly）

# 分类：标签是类别；回归：标签是连续数值
y_class = [0, 1, 0, 1]          # 及格/不及格
y_reg = [62.5, 81.0, 55.0, 90.5]  # 具体分数
print("分类标签示例:", y_class)
print("回归标签示例:", y_reg)
print("回归在预测「多少」，分类在预测「哪一类」")

九、本节小结

分类猜类别，回归猜数值。