機器學習任務
回歸問題是一種機器學習任務，旨在建立模型以預測一個連續的輸出值。
這通常涉及使用輸入變數（特徵）來預測一個連續的輸出變數（標籤），如房價、股票價格或銷售額等。回歸問題通常採用的技術包括線性回歸、多項式回歸、決策樹回歸等。
與分類問題不同，分類問題的目標是預測一個離散的類別，如將圖像分為貓或狗、將電子郵件分為垃圾郵件或正常郵件，而回歸問題的目標是預測一個連續的數值。回歸分析中常用的損失函式是平方損失函式，這允許使用最小二乘法來求解問題。
回歸問題的套用場景非常廣泛，包括但不限於銷量預測、庫存管理、股票價格預測、天氣預報等。