AI-900試験対策比較
回帰（Regression）と分類（Classification）の主な違いはどれか？
A.回帰は連続的な数値を予測し、分類はカテゴリ（離散値）を予測する← 正解
✓ 正解です。回帰は連続値（例：価格、気温）を予測し、分類はカテゴリ（例：メール/スパム、犬/猫）を予測します。
B.分類は連続的な数値を予測し、回帰はカテゴリを予測する
✗ 正反対です。回帰が連続値、分類がカテゴリを予測するのが正しい定義です。
C.回帰は教師あり学習のみに対応し、分類は教師なし学習のみに対応する
✗ 誤りです。回帰も分類も教師あり学習と教師なし学習の両方で用いられます。
D.回帰と分類は同じ手法であり、Azure上での実装方法が異なるだけである
✗ 誤りです。回帰と分類は出力形式と最適化方法が根本的に異なる手法です。
この問題のポイント
回帰は連続値（例：価格、気温）を予測し、分類はカテゴリ（例：メール/スパム、犬/猫）を予測します。
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