p> 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！