回帰問題 - 明日の気温を予測する

大丈夫よ、ももさん。
名前ほど難しくないから、肩の力を抜いて聞いてね。
回帰は、連続した数値を予測するタスクのこと。
明日の気温、来月の売上、家の価格、そういう『いくつ?』を当てる問題ね。

そうそう、連続値だから小数点もOK。
分類は『犬か猫か』のように離散的なラベル、回帰は『28.3度』のように連続した数字ね。
値の『性質』が全然違うの。

いい例ね! スポーツ統計でも回帰は大活躍よ。
選手の出場時間、パス成功率、疲労度などから結果を予測するモデルがプロチームで使われているわ。

ちなみに『分類と回帰の境目』は、クラスが0か1の二値分類だと回帰と見分けにくいけど、答えがカテゴリなら分類、連続数値なら回帰、って覚えてね。

…あら、あんずさんいいところを突いたわ。
そう、0/1はラベルの記号にすぎず、連続値ではないので分類です。
言い方が雑だったわね、ごめんなさい。

ふふ、学びは教える側にもあるわね。
あんずさんありがとう、助かったわ。

回帰の代表アルゴリズムには、線形回帰、決定木回帰、サポートベクター回帰、ニューラルネットワーク?
回帰などがあるわ。
Phase 2の後半で線形回帰を詳しく見ていくから楽しみにしてね。

試験では『回帰=連続値予測』『分類との違い』をはっきりさせておきましょう。
ここは選択問題で頻出のポイントよ。