迴歸問題和分類問題的本質一樣，都是針對一個輸入做出一個輸出預測，其區別在於輸出變量的類型。
分類問題是指，給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的類別（如：+1，-1），是一種定性輸出，也叫離散變量預測；
迴歸問題是指，給定一個新的模式，根據訓練集推斷它所對應的輸出值（實數）是多少，是一種定量輸出，也叫連續變量預測。
舉個例子：預測明天的氣溫是多少度，這是一個迴歸任務；預測明天是陰、晴還是雨，就是一個分類任務。
分類模型可將回歸模型的輸出離散化，迴歸模型也可將分類模型的輸出連續化。
（摘自其他文章）