# 分類 > 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')) ``` 到目前為止，我們已經研究了回歸模型、基于數據進行連續數值估計的過程。現在我們將注意力轉向**分類**，這是一個基于數據進行分類預測的過程。例如，氣象站有興趣利用今天的天氣狀況預測明天是否會下雨。 回歸和分類共同構成了 _ 監督學習 _ 的主要方法，即基于觀察到的輸入輸出對學習模型的一般任務。 我們可以把分類重構為一類回歸問題。我們不創建預測任意數字的模型，而是創建預測數據點屬于某個類別的概率的模型。這使得我們可以重用線性回歸的機制來回歸概率：邏輯回歸。