预测器和分类器是机器学习中用于数据模式识别的核心工具，其中预测器专注于连续数值的推断（如房价预测），而分类器用于离散标签的分配（如图像识别）。两者差异关键在于输出类型和应用场景，但均依赖数据训练优化模型性能。

1. 核心功能对比
   预测器通过回归分析等算法输出连续值，例如股票价格趋势或温度变化；分类器则通过决策树、支持向量机等方法将数据划分为预设类别，如垃圾邮件过滤或疾病诊断。

2. 典型算法与应用

   • 预测器常用线性回归、时间序列模型，适用于金融、气象领域；
   • 分类器主流算法包括随机森林、神经网络，多用于医疗影像、客户分群。

3. 模型训练关键点
   两者均需高质量数据集，但评估指标不同：预测器关注均方误差（MSE），分类器侧重准确率、召回率。特征工程和过拟合处理是通用优化方向。

理解预测器和分类器的差异与联系，能更精准选择工具解决实际问题。实际应用中，部分模型（如逻辑回归）可兼具两类功能，需根据任务需求灵活调整。