在机器学习中，关联和回归有什么区别？

Question

我知道关联属于无监督学习，回归属于监督学习，但我不明白它们之间的实际/实际差异。

据我搜索，似乎关联是在谈论相关性，不一定是因果关系，而回归是专门谈论因果关系。但我并不完全确定。

Answer 1

回归

当其中一个变量是结果而另一个变量是该结果的潜在预测因子（处于因果关系）时，则表示

回归。如果结果是连续变量，则指示线性回归模型，如果结果是二元变量，则使用逻辑回归。回归还量化两个数值变量 X（预测变量）和 Y（结果）之间关系的方向和强度；

• 目标：根据一个或多个自变量预测因变量的值。
• 重点：是了解一个或多个变量对目标变量的影响。它暗示着因果关系，即自变量的变化预计会导致因变量的变化。

协会

关联确实是关于寻找变量之间的关系，特别是寻找经常一起出现在数据集中的项目。这通常用于购物篮分析，您希望识别倾向于一起购买的商品。

• 目标：发现数据中的模式和关联。
• 焦点：它侧重于共现或关系，而不暗示直接的因果联系。

参考资料：

• 关联研究中的相关与回归
• 相关性和回归之间的区别