AIワークロード比較
分類タスクと回帰タスクの違いについて、最も正確な説明は次のどれか？
A.分類は過去のデータのみを扱い、回帰は未来のデータを扱う
✗ 時間軸（過去/未来）は分類と回帰の本質的な違いではない。両者とも過去データから学習して予測を行う。
B.分類は離散的なカテゴリを予測し、回帰は連続的な数値を予測する← 正解
✓ 正解です。分類は「スパムメール」「正常メール」といったカテゴリを予測し、回帰は「明日の気温」「住宅価格」のような連続値を予測する。
C.分類は教師あり学習だけに使われ、回帰は教師なし学習だけに使われる
✗ 分類と回帰は両方とも教師あり学習として実装され、教師なし学習でも両方とも使われることがある。
D.分類の精度は回帰より常に高いため、分類を優先すべきである
✗ どちらが精度が高いかは問題の性質に依存し、一概には比較できない。
この問題のポイント
分類は「スパムメール」「正常メール」といったカテゴリを予測し、回帰は「明日の気温」「住宅価格」のような連続値を予測する。
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