回帰と分類は両方とも”予測”問題である。予測とは従属変数から目的変数を明らかにする。この目的変数の種類により回帰と分類に分けられる。
回帰では連続した数値を予測する。例えば株価、売り上げ、気温などが例である。
それに対して分類はある値へと分類する。例えば二項対立であるyes/no、曜日である。分類は不連続データである。
回帰と分類の違い
投稿日：2018年5月10日 更新日：
執筆者：admin
関連記事
-
-
irisデータを使って簡単な機械学習をしてみる。 ここで説明している内容は以下になる。 データの読み込み、前処理 トレインデータと検証データへの分割 モデル選定 モデル構築および検証 データの読み込み …
-
-
こちらを参考にしてPythonのデータ分析用のライブラリをそろえてみた。 まずはお手軽にヒストグラムを書いてみる。コマンドラインからipythonを立ち上げる。 ipython –pylab  …
-
-
幾何平均が値付けに利用されているという話を聞いたので実際の商品を例にして分析してみる。 調査の目的 適切なダウンジャケットを選ぶことで冬季にあるいは夏季の３０００m級の高山で気持ちよく過ご巣ことができ …
-
-
irisデータをPCAで2次元に分類して可視化してみる。 内容 準備及びデータの前処理 PCA プロット 準備及びデータの前処理 irisデータを読み込み、PCAを実行するための前処理を …
-
-
2.1 レコメンドには2種類ある。 collaborative filtering contents based filtering collaborative filteringではコンテンツの内容 …
- GIMPでForeground color pickerが正しくない色をピックアップするときの対応方法 2021年9月7日
- lerpとslerpの違い 2021年8月5日
- シェーダーとは 2021年8月3日
- Unityの座標系についてメモ 2021年7月1日
- ALLとREMOVEFILTERSの違い 2021年6月28日