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# 分类 > 原文:[https://www.textbook.ds100.org/ch/17/classification_intro.html](https://www.textbook.ds100.org/ch/17/classification_intro.html) ``` # HIDDEN # Clear previously defined variables %reset -f # Set directory for data loading to work properly import os os.chdir(os.path.expanduser('~/notebooks/17')) ``` 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。