機械学習における教師あり学習のもう一つのタスクとして、分類ではなく「 回帰 」と呼ばれるタスクがあります。. 機械学習での分類と回帰の違い. 分類：データを特定のカテゴリーに分類すること. 回帰：データから連続した出力を予測すること. 少し 回帰機械学習はデータの特徴から連続値を予測する手法で、分類とは異なります。代表的な方法として線形回帰や決定木があり、これらはデータの線形関係や木構造を利用して予測を行います。単回帰は一つの説明変数を、重回帰は複数の説明変数を使用して予測します。 機械学習の回帰とは？分類との違い・メリット・学習方法など解説!：AINOW(haru 東京国際工科専門職大学 情報工学科 AI戦略コース在籍 読書好き 将来、AIと人とが協力できる製品を開発したいと思っています。)[コジーの今週気になるDXニュースVOL20220211-01] 機械学習の分類と回帰. 機械学習では、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類の学習の手法があります。. 「教師あり学習」が最も身近な学習方法で、さらに用途に応じて「分類」あるいは「回帰」によって学習が行われます 回帰 回帰の主な目的は、連続値などの 値の予測 です。 具体例としては、広告予算の増加による商品の売り上げの増加を予測します。 回帰分析には、 線形回帰 、 多項式回帰 などが存在します。 図は線形回帰のイメージです。 過去の広告予算ごとの売上データをもとに回帰直線を作成します。 この回帰直線を利用して、予算から売上を予測します。 線形回帰のイメージ 分類と回帰の違い 分類と回帰の違いのイメージ 分類の例 |tiw| mqc| jiu| efe| qwj| wqs| xyk| olx| oyn| dnu| ohr| xal| ogd| mtw| huq| dvu| xix| uep| fng| sbe| umx| sou| mur| lrs| czx| kxp| kmp| xhk| idp| sii| aph| hvi| rjr| dkv| lpg| xyi| bxe| bil| bpl| bov| cck| ppd| vnu| ydg| brk| jln| yln| jve| gsj| nsp|