AIと機械学習の基礎概念比較問題
「回帰（Regression）」と「分類（Classification）」の違いとして最も正確なものはどれか？
A.回帰は教師なし学習でのみ使用され、分類は教師あり学習でのみ使用される
✗ 回帰も分類もどちらも教師あり学習の代表的タスクです。教師なし学習かどうかとは関係ありません。
B.回帰は連続的な数値（例：売上予測）を出力し、分類は離散的なカテゴリ（例：スパムか否か）を出力する← 正解
✓ 正解です。回帰は連続値（価格・気温など）の予測を行い、分類はデータがどのカテゴリに属するかを判定するタスクです。
C.回帰はディープラーニングでのみ実現でき、分類は従来の機械学習アルゴリズムでのみ実現できる
✗ 回帰も分類も、ディープラーニングと従来の機械学習アルゴリズム（線形回帰・決定木など）の両方で実現できます。
D.回帰は入力変数が1つの場合のみ使用でき、分類は複数の入力変数がある場合のみ使用できる
✗ 回帰も分類も入力変数が1つでも複数でも適用可能であり、変数の数に制約はありません。