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        “在监督学习中，将输入与输出所有可能取值的集合分别称为输入空间（ input space）与输出空间（ output space）．输入与输出空间可以是有限元素的集合，也可以是整个欧氏空间．

        输入变量 X 和输出变量Y 有不同的类型，可以是连续的，也可以是离散的．人们根据输入、输出变量的不同类型，对预测任务给予不同的名称：输入变量与输出变量均为连续变量的预测问题称为回归问题；输出变量为有限个离散变量的预测问题称为分类问题；输入变量与输出变量均为变量序列的预测问题称为标注问题．”

----《统计学习方法--第1版（第4页）》

1. 分类问题与回归问题的区别

        基于以上定义，分类问题与回归问题的主要区别在于需要预测的数值的类型：

        （1）分类问题：预测的值是离散的（通常是定性的，具有非可度量性）。

        分类问题的输出空间通常是一个非可度量空间，空间中的不同实例之间没有大小/序的关系，如“猫”和“狗”这两个类别之间没有大小的关系。

        （2）回归问题：预测的值是连续的（通常是定量的，具有可度量性）。

        回归问题的输出空间通常是一个可度量的空间，空间中的不同实例相互之间有数值上的大小/序的关系。如预测天气的温度，图像目标检测任务中目标框的位置。

2. 分类问题与回归问题的联系

        预测离散的数值可以用连续的数值逼近；预测得到的连续数值也可以被离散为离散的数值。 因此，分类问题与回归问题在算法实现上可以互相转换。

        （1）回归任务-->分类任务：将回归结果离散化/阈值化，回归结果可以看做分类结果。

        （2）分类任务-->回归任务：将分类结果以连续数值（概率）的方式表示，就是将分类问题转换为了回归问题。例如，在图像分类任务中，在执行one-hot操作之前，神经网络得到的是图像属于每一类的概率。分类任务可以看做是向类别概率数值的回归。

        如果只看最终结果：分类的结果需要是离散的，回归的结果需要是连续的。