AI-900重要概念誤り発見
以下の記述のうち、誤っているものはどれか。
A.機械学習モデルの精度評価では、精度（Accuracy）のほかに適合率（Precision）、再現率（Recall）、F1スコアなどの指標が使用される。
✓ この記述は正しい。モデル評価には複数の指標が用いられ、特に不均衡データセットではF1スコアが有用である。
B.過学習（Overfitting）は、訓練データに対してモデルが過度に適合し、新しいデータに対する性能が低下する現象である。
✓ この記述は正しい。過学習は訓練データへの過度な適合を示し、汎化性能の低下をもたらす重要な問題である。
C.教師あり学習（Supervised Learning）ではラベル付きデータが必要であり、教師なし学習（Unsupervised Learning）ではラベルなしデータが対象である。
✓ この記述は正しい。両者は使用するデータの形態によって区別される基本的なカテゴリである。
D.回帰（Regression）と分類（Classification）は同じタイプの教師あり学習であり、目的や出力形式に違いはない。← 正解
✓ 正解です。この記述が誤りで、回帰は連続値を予測し、分類はカテゴリ値を予測する異なる問題である。出力形式と目的が大きく異なる。
この問題のポイント
この記述が誤りで、回帰は連続値を予測し、分類はカテゴリ値を予測する異なる問題である。出力形式と目的が大きく異なる。
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