分类问题和回归问题是机器学习和统计分析中两种不同类型的问题，它们的主要区别在于其目标和处理方式：

问题类型：

分类问题（Classification）：在分类问题中，目标是将数据分为不同的类别或标签。这意味着模型的输出是一个离散值，通常代表预定义的类别。例如，垃圾邮件检测是一个分类问题，它需要将电子邮件分为两个类别：垃圾邮件和非垃圾邮件。

回归问题（Regression）：在回归问题中，目标是预测连续的数值结果。回归模型的输出是一个连续的数字，通常用于估计或预测数值。例如，房价预测是一个回归问题，它需要根据房屋的特征来估计价格，价格可以是任何实数值。

输出类型：

分类问题的输出是有限的离散类别，通常表示为标签或类别。模型的目标是将输入数据映射到这些离散类别之一。

回归问题的输出是连续的实数值。模型的目标是根据输入数据来预测一个连续的数值结果。

评估指标：

分类问题的评估通常使用准确性、精确度、召回率、F1分数等指标来衡量模型的性能。

回归问题的评估通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）、均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）、平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）等指标来衡量模型的性能。

示例：

分类问题的示例包括图像分类、垃圾邮件检测、疾病诊断等。

回归问题的示例包括房价预测、股票价格预测、气温预测等。

总的来说，分类问题关注于将数据分为不同的类别，而回归问题关注于预测连续数值。选择合适的问题类型取决于您的数据和目标。

那么热舒适度预测的问题属于哪一种呢？

热舒适度预测通常被视为回归问题。在这种情况下，您的目标是预测一个连续的数值，表示热舒适度的程度。通常，热舒适度可以用温度、湿度、风速等因素来衡量，并且可以使用回归模型来建立这些因素与热舒适度之间的关系，以进行预测。

回归模型将输入特征（例如温度、湿度、风速）映射到一个连续的数值结果，这个结果可以表示热舒适度的指数、评分或感觉温度等。回归问题的目标是找到最佳的函数或关系来描述这种连续性。您可以使用各种回归算法，如线性回归、决策树回归、神经网络回归等，来解决热舒适度预测问题。