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回帰と分類の違い - Qiita
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... 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