[AI入門]教師あり学習 回帰と分類

教師あり学習は機械学習の中でも最もメジャーな学習手法の一つで、大きく分けて回帰問題と分類問題という二つのタスクに分けられます。

回帰問題

回帰問題はデータから何らかの数値を推定する問題です。

分類問題とは違い、温度や売上個数など連続的な値を出力する必要のある問題です。

たとえば、天候や降水量、曜日、メニューなどのデータからその日の商品の売り上げを予測したり、家の間取りなどのデータから適切な家賃を推定したりと様々な予測が可能です。

分類問題

分類問題はデータを幾つかのグループに分類する問題です。2つのグループであれば二値分類、3つ以上であれば多値分類という名前で呼び分けられます。

例えば迷惑メールフィルタリングは迷惑メールかそうでないかの二値分類、一桁の手書き数字の読み取りであれば0~9の10種類への分類なので多値分類と呼ばれています。

分類クラスが2つであろうと、3つ以上であろうとそう変わりがないように感じますが、人工知能の内部構造が少し違ってくるため、呼び分けが存在します。

次のうち、回帰問題はどれ?
AI入門5
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