回帰問題と分類問題

回帰問題

概要としては連続した数値における予測を行う問題である

例を挙げるとすると、温度と湿度の関係性が挙げられる。下図のように、リアルデータに点を打つ。そして、回帰するようにコンピュータに線（正解のデータ）を引かせる。ここで23℃の時の湿度はいくらか？縦軸は湿度、横軸は気温。

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左図では35％、右図では37％とほとんど同じ結果となった。線の形状は置いといて、正解のデータを線のように連続で示すもので表すことで、一連のデータが数値として求められるのである。

分類問題

概要としてはデータがどのグループに属するのか予測する問題である。

例を挙げるとすると、識別の面では、犬の画像から種類を見分けるものがある。体の毛の色や大きさ、しっぽの長さから犬種をコンピュータが見分けるのである。

参考サイト：【3分で分かる】回帰問題と分類問題の違い