那么，他就应该准备大约 76 杯柠檬水。

这个过程就是回归问题——它的目标是预测一个连续的数值，而不是一个固定类别。

回归问题的典型特征：

答案是一个数值，而不是分类标签（如“明天卖 76 杯”而不是“卖得多”或“卖得少”）

数据之间有连续性的关系（温度从 20°c 到 40°c，销量随之变化）

最终输出是一个数值预测（如“销量=76”）

现实中的应用：

? 预测房价（基于面积、地段等因素预测房价）

? 预测股票价格（基于历史数据预测未来走势）

? 预测某人未来的收入（基于年龄、教育、工作经验等）

用比喻解释分类问题和回归问题

1. 分类问题——“选择哪种衣服？”

想象你站在衣柜前，思考今天穿什么衣服。你会根据天气决定：

? 晴天 → 穿t恤

? 下雨 → 穿雨衣

? 下雪 → 穿羽绒服

这是一个分类问题，因为你的决策结果是几个固定选项之一（t恤、雨衣、羽绒服）。

2. 回归问题——“决定穿多厚？”

如果你不仅要决定穿什么，还想确定该穿多厚的衣服，就成了回归问题。

你会想：

? 10°c，应该穿厚毛衣+外套（厚度 8 分）

? 20°c，应该穿薄外套（厚度 5 分）

? 30°c，应该穿短袖（厚度 2 分）

这样，你的决定不只是t恤\/雨衣\/羽绒服，而是一个连续数值（衣服的厚度），这就类似于回归问题。

总结

对比点 分类问题 回归问题

输出类型 固定类别（离散值） 连续数值

目标 识别类别（苹果 or 橘子） 预测数值（温度 vs. 柠檬水销量）

典型应用 垃圾邮件分类、疾病诊断 房价预测、销量预测

示例 这封邮件是垃圾邮件吗？（是\/否） 明天应该卖多少杯柠檬水？（75 杯）

分类问题适合选出某个类别，而回归问题适合预测一个数值。希望这些比喻能帮你更容易理解它们的区别！