サーキットラーンで、分類する時と回帰とではやり方は違う？
はい、サーキットラーン（回路学習）において、分類と回帰ではやり方が異なります。
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分類：分類は、データを異なるクラスまたはカテゴリに分けるタスクです。一般的なアプローチは、分類器（Classifier）を使って、データポイントをそれぞれのクラスに割り当てます。代表的な手法には、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、サポートベクターマシン（SVM）、ニューラルネットワークなどがあります。
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回帰：回帰は、連続した値を予測するタスクです。つまり、入力と出力の間の関係をモデル化し、与えられた入力に対して予測値を生成します。回帰モデルは、線形回帰、多項式回帰、サポートベクターマシン回帰、ニューラルネットワーク回帰などがあります。
両方のタスクでは、データの前処理、特徴量の選択または抽出、モデルの選択、ハイパーパラメータのチューニングなどの基本的なステップが共通していますが、それぞれのタスクに固有のモデルや評価指標があります。