機械学習の回帰で何が出来る
機械学習の回帰は、与えられたデータから連続値の予測を行うための手法です。具体的には以下のようなことができます：
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予測: 与えられた入力データから、その対応する連続値の出力を予測することができます。例えば、不動産の価格予測、株価の変動予測などがあります。
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パターンの理解: データ間の関係性を理解することができます。回帰モデルは、入力と出力の間の関係を捉えるため、データのパターンや傾向を解釈するのに役立ちます。
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異常検知: データが予測される値から大きく外れる場合、異常値として検出することができます。これは、品質管理やセキュリティ監視などの分野で利用されます。
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意思決定の補助: 回帰モデルは、現在のデータから未来の出来事を予測するため、意思決定を補助するのに役立ちます。例えば、製品の需要予測に基づいて生産計画を立てる、または財務予測を行うことができます。
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制御: 回帰モデルは、制御システムに組み込まれることがあります。例えば、自動車のエンジン制御や産業プロセスの制御などで使用されます。
これらは、回帰モデルが実世界の多くの問題に適用されることを示す一部の例です。