ニューラルネットワークも回帰できる？
はい、ニューラルネットワークは回帰問題にも適用することができます。ニューラルネットワークを用いた回帰では、連続値の目的変数を予測することが主な目標です。
ニューラルネットワークは、多層のニューロンで構成されたモデルであり、非線形な関係をモデル化することができます。回帰問題においては、出力層のユニット数を1つにし、出力値を予測したい連続値に対応させます。
ニューラルネットワークの設計には、入力層、隠れ層、そして出力層が含まれます。一般的な回帰問題では、入力層のユニット数は入力特徴量の数に対応し、出力層のユニット数は1に設定します。隠れ層の数や各層のユニット数、活性化関数の選択などは、モデルのアーキテクチャとして選択される重要な要素です。
ニューラルネットワークを用いた回帰では、一般的な最小二乗法（Ordinary Least Squares, OLS）や平均二乗誤差（Mean Squared Error, MSE）を損失関数として使用し、予測値と目的変数との間の誤差を最小化するようにモデルを学習します。
ニューラルネットワークは、適切に設計された場合には高い予測性能を発揮することができますが、ハイパーパラメータの調整や過学習の管理が必要です。また、大規模なデータセットや高度なパターンの抽出が必要な場合に特に効果的です。