🏷️Classification vs Regression📈
どちらも教師あり学習のタスクですが、異なる種類の問いに答えます。一方はデータをグループに分け、もう一方は数値を予測します。
moomzで投票:どっちが勝つ?
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🏷️Classification
- ✓入力がどのカテゴリーに属するかを予測する
- ✓出力はスパムか否かのような離散ラベル
- ✓精度・適合率・再現率で評価
- ✓例：画像認識、病気診断
- ✓クラスを分ける決定境界
📈Regression
- ✓連続した数値を予測する
- ✓出力は価格や気温のような数値
- ✓平均二乗誤差などの誤差指標で評価
- ✓例：住宅価格や株価予測
- ✓データに直線または曲線を当てはめる
結論
必要な答えの種類を問いましょう。出力がラベルやカテゴリーなら分類、連続スケールの量なら回帰です。
よくある質問
どちらのタスクか判断する方法は？+
カテゴリーを予測するなら分類、数値を予測するなら回帰です。
住宅価格の予測は分類か回帰か？+
回帰です。価格は固定カテゴリーではなく連続した数値だからです。
同じアルゴリズムで両方できる？+
決定木やニューラルネットワークなど、一部は分類と回帰の両方に適応できます。
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