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回帰と分類の違い

回帰と分類

回帰 (Regression)

回帰とは、株価分析のように、連続するデータの予測を行うときなどに使う。
主に数値を扱うとき。
例えば、そのデータの特徴量の傾向をみて(座標上に線を書いて)、具体的な数字を出す(線上から割り出す)、予測するのが回帰である。

分類 (Classify)

分類は、回帰とは違い具体的な数字を出すのではなく、与えられたクラスに分ける(ラベリングする)ことを目的としている。
例えば、花弁の数をみて、少ないとパンジー、多いとたんぽぽのように、あらかじめ与えられたクラス(ここでは、パンジーとたんぽぽ)に分けることを分類という。

比較

考え方的には、回帰は時系列、時の経過を考慮するものが多いのに対して(必ずしもそれだけでない)、分類は、ある時点を切り抜いた中で考えたり、そもそも、時の経過を考慮しないようなイメージがあります。

簡単に言うと、

回帰 → 予測
分類 → ラベリング

という感じかなと。


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