生成AIパスポート 第3回 AIの基礎と歴史 問2(全12問)
教師あり学習の「回帰モデル」と「分類モデル」の例の組合せとして、適切なものを1つ選びなさい。
適切(これが正解)。用語集は、回帰モデルを数値の予測を出すモデル、分類モデルをクラス(種類)の予測を出すモデルとし、家の価格の予測や文の言語の予測を例に挙げている。
不適切。木の種類の予測は分類、降水量の予測は回帰である。
不適切。迷惑メールかどうかは分類、木の寿命(年数)は回帰である。
不適切。ラベルなしでグループ分けするのはクラスタリング(教師なし学習)で、売上金額の予測は回帰である。
選択肢を押すと答え合わせができます。
論点
生成AIパスポート » AIの基礎と歴史 » 教師あり学習(分類・回帰)
正解
1
解説
教師あり学習では、特徴量(入力)と正解のラベルの組を学習する。ラベルが数値なら回帰、カテゴリなら分類になる。