MLの概念定義
機械学習の「回帰（Regression）」タスクの定義として正しいものはどれか？
A.データを事前に定義されたカテゴリに分類し、各データポイントがどのクラスに属するかを予測するタスク
✗ これは分類（Classification）タスクの説明です。回帰は連続値の予測であり、分類は離散的なカテゴリの予測です。
B.連続的な数値の出力を予測するタスク。例えば、住宅価格や気温などの予測に用いられる← 正解
✓ 正解です。回帰は連続数値の予測を行うタスクで、線形回帰や多項式回帰などの手法があります。
C.教師なしで自動的にデータをグループに分割し、パターンを発見するタスク
✗ これはクラスタリングの説明です。教師なし学習の手法ですが、回帰とは異なります。
D.複数の入力特徴量から単一の特徴量を除去し、データの次元を削減するタスク
✗ これは次元削減（Dimensionality Reduction）の説明です。主成分分析（PCA）などが該当します。
この問題のポイント
回帰は連続数値の予測を行うタスクで、線形回帰や多項式回帰などの手法があります。
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