Classification and regressionClassification et régression

The same example, described by the same features, can be put to two different questions. Asked which of a fixed set of categories it belongs to, the task is classification: spam or not spam, positive or negative review, which part of speech a word is. Asked for a value on a scale, the task is regression: how many minutes a text takes to read, how long a translator will need to post-edit a segment segmentsegment CAT toolsTAO A portion of translatable content that a CAT tool treats as a discrete unit for translation, alignment, storage and match retrieval.Portion de contenu à traduire qu'un outil de TAO traite comme une unité distincte aux fins de traduction, d'alignement, de stockage et de recherche de correspondances. , what a house is worth.

The distinction is about the answer, not about the data. A customer review supports both: a classifier decides whether it is positive or negative, and a regression predicts the rating the reviewer gave, 1 to 5 stars, from the same features. And the training loop does not change either way: predict, compare with the label, adjust.

Le même exemple, décrit par les mêmes attributs, peut être soumis à deux questions différentes. Si on demande à laquelle des catégories d’un ensemble fixe il appartient, la tâche est une classification : pourriel ou non pourriel, critique positive ou négative, catégorie grammaticale d’un mot. Si on demande une valeur sur une échelle, la tâche est une régression : combien de minutes un texte demande à lire, combien de temps une traductrice mettra à post-éditer un segment segmentsegment CAT toolsTAO A portion of translatable content that a CAT tool treats as a discrete unit for translation, alignment, storage and match retrieval.Portion de contenu à traduire qu'un outil de TAO traite comme une unité distincte aux fins de traduction, d'alignement, de stockage et de recherche de correspondances. , ce que vaut une maison.

La distinction porte sur la réponse, pas sur les données. Une critique de client se prête aux deux : un classifieur décide si elle est positive ou négative, et une régression prédit la note que la personne a donnée, de 1 à 5 étoiles, à partir des mêmes attributs. Et la boucle d’entraînement ne change pas non plus : prédire, comparer à l’étiquette, ajuster.