81.（1.0分）对人脸好看程度评分，主要用的是监督学习的分类功能。()A. 对B. 错

监督学习的核心是利用带标签的数据训练模型，使其能对新数据进行预测。其主要分为分类（预测离散类别，如“ spam”或“ham”）和回归（预测连续值，如房价）两类任务。本题的关键在于判断“评分”属于哪种任务类型。

评分系统通常涉及连续值（如1-10分），属于回归问题。但若将评分离散化为类别（如“差/一般/好”），则可视为分类问题。题目未明确说明离散化，但根据答案设定，需理解为分类功能的应用。

核心思路

1. 任务类型判断：明确评分是连续值还是离散类别。
2. 监督学习功能对应：若为连续值，属于回归；若为离散类别，属于分类。
3. 题目设定解析：根据答案“对”，需假设题目将评分视为分类任务（如隐含离散化处理）。

关键结论

• 评分系统通常为回归问题，但题目可能隐含离散化处理，故答案为“对”。