分类和回归都可用于预测,分类的输出是连续数值,而回归的输出是离散的类别值

回归分析预测法可分为多元回归分析预测和非线性回归分析预测。 回归分析预测法可分为一元回归分析预测和多元回归分析预测。 回归分析预测法可分为一元回归分析预测和多元回归分析预测（） 回归方程可用于 在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。 在Excel中，一共提供了9个函数用于建立回归模型和回归预测，其中（）个函数用于一元线性回归分析，（）个函数用于多元回归分析。 回归分析预测法可分为（）和多元回归分析预测 关于Logistic回归分析下列说法正确的是(): 可用于临床疗效研究、卫生服务研究的分析 可用于各种调整非处理因素影响的临床试验数据分析 可用于流行病学危险因素分析的病例对照研究、队列研究和横截面研究的分析 条件Logistic回归可用于对某种事件发生的概率进行预测和判别 非条件Logistic回归可用于对某种事件发生的概率进行预测和判别 预测数据如果是连续的，则这种预测模型属于回归模型。 逻辑回归只能用于二分类问题，即输出只有两种，分别代表两个类别（） 回归预测模型的建立和检验，是回归分析预测法的两个步骤（） 非线性回归有称（），是指用于市场预测的回归方程是（）的 支持向量机不仅可以用于分类问题，也可以用于回归问题（） 根据变量之间数量关系的不同，回归分析预测法又可分为线性回归分析预测和非线性回归分析预测。 机器学习扩展库sklearn的tree模块提供了用于分类和回归的决策树模型。 回归分析预测法就是一元回归分析预测法（） 一元线性回归分析预测法是回归分析预测中()的方法。 通常线性回归分析预测是（）的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理 通常线性回归分析预测是最基本的预测方法，遇到非线性回归分析预测问题可以借助数学手段化为线性回归问题处理。 采用历年城市人口(或城镇化水平)和时间数据进行回归分析，建立回归公式，并将预测期限的年份数值代入，从而预测发展水平的区域城镇化水平预测方法是( )。