生成AIパスポート 第5回　AIの基礎と歴史　問3（全12問）

線形回帰について、Google「機械学習用語集」の説明に照らして、適切なものを1つ選びなさい。

1. 1線形回帰は、迷惑メールかどうかのように、あらかじめ決まった分類（クラス）のどれに当てはまるかを予測するためのモデルである。
2. 2線形回帰は、正解（ラベル）のないデータだけから学習する教師なし学習の手法である。
3. 3線形回帰は、試行錯誤で報酬を最大化する強化学習の手法である。
4. 4線形回帰は、線形モデルであり、かつ予測が浮動小数点の数値（連続値）であるモデルで、たとえば住宅の価格のような数値の予測に向いている。

選択肢を押すと答え合わせができます。