回归、分类和聚类是机器学习中常见的任务，它们有不同的目标和方法，下面对它们进行介绍和区别：

1 回归（Regression）：

        任务介绍： 回归任务是一种监督学习任务，其目标是根据输入数据来预测连续数值输出。这意味着模型的输出是一个实数值，通常用于建立输入和输出之间的函数关系。典型的回归应用包括房价预测、股票价格预测、气温预测等。常见的回归算法包括线性回归、决策树回归、神经网络回归等。

        评估指标： 常用的评估指标包括均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等，用于度量模型的预测误差。

        示例： 如果你想根据房屋的面积、卧室数量、地理位置等特征来预测房价，这就是一个回归问题。例如，预测房价、股票价格、温度等连续型变量。

2 分类（Classification）：

        任务介绍： 分类任务也是一种监督学习任务，但与回归不同，它的目标是将输入数据分为不同的离散类别或标签