# 分类

> 原文：[https://www.textbook.ds100.org/ch/17/classification_intro.html](https://www.textbook.ds100.org/ch/17/classification_intro.html)

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# HIDDEN
# Clear previously defined variables
%reset -f

# Set directory for data loading to work properly
import os
os.chdir(os.path.expanduser('~/notebooks/17'))

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到目前为止，我们已经研究了回归模型、基于数据进行连续数值估计的过程。现在我们将注意力转向**分类**，这是一个基于数据进行分类预测的过程。例如，气象站有兴趣利用今天的天气状况预测明天是否会下雨。

回归和分类共同构成了 _ 监督学习 _ 的主要方法，即基于观察到的输入输出对学习模型的一般任务。

我们可以把分类重构为一类回归问题。我们不创建预测任意数字的模型，而是创建预测数据点属于某个类别的概率的模型。这使得我们可以重用线性回归的机制来回归概率：逻辑回归。