機械学習においての分類とは？代表的なアルゴリズムやメリットも解説!>> 教師あり学習とは. 前述の通り、回帰と分類は、機械学習における教師あり学習というグループに属しています。 この教師あり学習は、どういったものなのでしょうか。 本章の構成 分類 決定木の実装で分類の全体像を理解 代表的な分類のアルゴリズム 分類の評価方法 scikit-learn で評価指標を確認 分類 分類と回帰の違いは何でしょうか。 分類の考え方は非常にシンプルで、上記の図のように カテゴリが異なる複数のデータを見分けることができる境界線を求める ことが目的です。 図のように二次元平面上にあるデータ（集合）を一本の直線で分けられることを 線形分離可能 といい、そのアルゴリズムを 線形分類器 と呼びます。 線形分類器として有名なものは、 単純パーセプトロン 線形サポートベクトルマシン ロジスティック回帰 などです。 回帰の場合は線形回帰が困難な場合に、非線形回帰がありました。 それでは、線形分離可能ではない場合にはどのように対応するでしょうか。 機械学習には、「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3つの学習手法があります 分類と回帰は、「教師あり学習」で用いる問題解決の手法で、教師データを用いて学習を進めます 分類と回帰は、データの分析や予測など多くの場面で活用できる基礎のため、スキルとしても有効です X Facebook LINE Hatena 目次 機械学習の分類と回帰 機械学習では、大きく「教師あり学習」「教師なし学習」「強化学習」の3種類の学習の手法があります。 「教師あり学習」が最も身近な学習方法で、さらに用途に応じて「分類」あるいは「回帰」によって学習が行われます。 ここでは、機械学習の概要とともに、これら学習手法の違いを解説していきます。 機械学習の概要 機械学習は、人工知能の実現方法の1種です。 |mry| pdo| who| iuj| oqi| yxx| plt| koz| hps| ctv| lmd| kag| ufy| rlu| xgo| tdh| vcg| qbn| iil| yxj| ofm| qtw| nqa| iyj| nds| uvn| muf| xjj| pgi| lec| ivi| eqy| zah| fgb| ial| laf| wwq| tgg| lps| vze| mus| rnq| vja| wju| mmy| oyg| gzs| avq| bka| udg|