回帰機械学習とは？分類などをわかりやすく解説

回帰機械学習は、データの特徴から目的変数を予測する手法の一つです。この手法は、例えば、家の大きさや立地条件からその家の価格を予測する場合などに使用されます。

回帰機械学習とは

回帰機械学習は、入力データから連続値を予測するための学習手法です。これは、分類とは異なり、カテゴリではなく数値を予測します。例として、気温や売上などの連続的な数値を予測する場合に使用されます。この手法は、データのパターンを学習し、新しいデータに対して予測を行う能力を持っています。

回帰と分類は、機械学習の基本的なタスクの2つです。回帰は連続値を、分類はカテゴリを予測する手法です。例えば、明日の気温を予測する場合は回帰、明日雨が降るかどうかを予測する場合は分類となります。これらの違いを理解することは、適切な手法を選択する上で非常に重要です。

回帰の手法には様々なものがあります。線形回帰や決定木、ランダムフォレストなどが代表的です。それぞれの手法には、特有の特徴や適用シーンがあります。

線形回帰は、データが線形の関係にあると仮定して予測を行う手法です。最も基本的で、理解しやすい手法の一つとされています。データの散布図上に最もフィットする直線を引くことで、予測を行います。

決定木は、データを木構造に分割して予測を行う手法です。特徴量の条件分岐を繰り返し、最終的な予測値を得る方法となります。この手法は、予測の過程が可視化されるため、どのように予測が行われたかを理解しやすいという特徴があります。

単回帰は一つの説明変数から目的変数を予測する手法で、重回帰は複数の説明変数を使用します。例えば、家の価格を部屋の数だけでなく、立地や築年数も考慮して予測する場合は重回帰となります。

回帰機械学習のメリットは、実際の数値を予測できる点にあります。また、どの特徴量が予測に影響を与えているかの解釈も比較的容易です。これにより、ビジネスの意思決定や戦略策定に役立てることができます。

回帰機械学習は、連続値の予測に適した手法であり、多くの実用例が存在します。正確な予測を行うためには、適切な手法の選択とデータの前処理が重要となります。

romptn Q&Aで質問してみませんか？

romptn Q&Aは、AIに関する質問プラットフォームです。

といったことはありませんか？
同じ悩みを解決した人がいるかもしれません。ぜひ質問してみてください！