回归任务中最常用的性能度量是-回归任务

“回归任务”通常指的是一种游戏模式，玩家需要完成一系列特定的任务或挑战，然后返回到最初的出发点。这类模式可以用于测试玩家的能力、挑战他们的极限或让玩家重新体验游戏的内容。在游戏中，“回归任务”的设计可以吸引不同的玩家群体，并增加游戏的乐趣和挑战性。

机器学习的两个任务是()。

机器学习的两大任务是分类与回归，现在分别做以下解释

一、分类任务

分类任务，其实在之前博客中所举的例子都是一个分类任务。比如图像识别，让机器识别一张是一只狗还是一只猫。分类任务即是将我们给定的数据进行分类。

分类任务又具体分为了以下几种

1.二分类相对而言，二分类任务是比较简单的任务，相当于一种二选一的任务。虽然二分类任务看起来比较简单，其实在实际生活中，很多任务使用二分类任务就足够了。

2.多分类与二分类所对应的，就是多分类任务。换句话说，我们的机器算法不仅仅将结果锁定在两个选项中，而是多个中的一个。比如手写一个数字，就需要在10个数字中进行判断。

二、回归任务

回归任务的特点，就在于结果是一个连续数字的值，而非一个类别。比如房屋的价格，市场的分析，学生的成绩，股票的价格。但是有一些情况下，回归任务是可以简化成分类任务。对于一些算法来说，有一些算法只能解决回归问题，有一些算法只能解决分类问题。不过，还是有一些算法的思路既能解决回归问题，又能解决分类问题。