機械学習の代表的アルゴリズム「線形回帰」「決定木」とは？

関連キーワード データ分析 | 機械学習 | アルゴリズム 機械学習モデルの開発に万能のアルゴリズムはない。使用する目的やデータセットによって、適切な機械学習アルゴリズムは異なる。例えば比較的単純な「線形回帰」は、トレーニングや実装が比較的容易な機械学習アルゴリズムだ。ただし複雑な予測が必要な場合には適切な分析結果が得られないことがある。 IT担当者は機械学習ベンダーの選定や、機械学習モデル作成のための複雑なプログラミングを始める前に、アルゴリズムの特徴を理解し、利用する目的を明確にしておく必要がある。前後編にわたり、企業での利用に適した5種類のアルゴリズムについて、詳しく説明する。前編に当たる本稿では、そのうちの2種類を紹介しよう。 併せて読みたいお薦め記事 AIで何ができるのか AIの本当のすごさ、3つのユースケースから学んだこと AIフィーバーはまだ冷めない 次はどの分野でAIが活躍