 Comparez et opposez les deux types d'apprentissage automatique supervisé.
L'apprentissage supervisé est divisé en deux types principaux : la classification et la régression. En classification, l'objectif est de prédire une étiquette catégorique telle qu'un oui/non, vrai/faux ou un certain nombre de classes discrètes. Dans la régression, le but est de prédire une variable continue telle que la température ou le prix. Ces deux tâches sont accomplies en apprenant un mappage à partir d'un ensemble d'entités d'entrée vers une étiquette ou une valeur de sortie. La classification est utilisée lorsque la sortie est catégorique, tandis que la régression est utilisée lorsque la sortie est une variable continue. Ces deux algorithmes nécessitent des données étiquetées afin d'apprendre le mappage entre les entités et l'étiquette.