最後に、回帰と分類についてまとめて
回帰と分類は、機械学習の中心的なタスクであり、それぞれ異なる目的とアプローチを持ちます。
回帰 (Regression):
- 回帰は、連続値の目的変数を予測するタスクです。
- 一般的な用途には、住宅価格の予測、株価の予測、気温の予測などがあります。
- 様々なアルゴリズムが存在し、線形回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰、勾配ブースティング回帰、ニューラルネットワークなどがよく使われます。
分類 (Classification):
- 分類は、離散値のクラスやカテゴリを予測するタスクです。
- 二値分類では、2つのクラスのいずれかにデータを分類します。例えば、スパムメールの検出、疾患の診断などがあります。
- 多クラス分類では、3つ以上のクラスのいずれかにデータを分類します。例えば、手書き数字の認識、画像の分類などがあります。
- 一般的なアルゴリズムには、ロジスティック回帰、決定木、ランダムフォレスト、勾配ブースティング、サポートベクターマシン、ニューラルネットワークなどがあります。
回帰と分類は、データの特性や問題の要件に応じて異なるアプローチが必要です。適切なアルゴリズムを選択し、適切な特徴の選択やモデルの調整を行うことで、高い予測性能を達成することができます。