AI基礎
回帰とは？
読み: かいき英語: Regression更新日: 2026-06-23
回帰とは、売上、価格、需要量などの連続的な数値を予測する機械学習タスクです。
G検定AWS AI Practitioner
関連表記: 回帰 / Regression / 回帰分析
試験で問われるポイント
- 分類はカテゴリ、回帰は数値を予測します。
- 需要予測や価格予測などで使われます。
- 誤差の大きさを評価する指標が重要です。
具体例
過去の販売推移から来月の売上金額を予測する例があります。
混同しやすい点
- カテゴリ判定を回帰と呼ぶ。
- 過去データがあれば必ず未来を正確に予測できると考える。
関連問題で復習
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回帰分析を業務で活用する場面として、最も適切なものはどれか。
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教師あり学習における回帰と分類の違いを説明したものとして、最も適切なものはどれか。
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売上yを広告費xで説明する単回帰の出力が次のとおりだった。標本数は十分にあり、通常の回帰の仮定を満たすものとする。結果の解釈として最も適切なものはどれか。 | 項目 | 推定値 | 標準誤差 | |---|---:|---:| | 切片 | 12.0 | 2.0 | | xの係数 | 2.4 | 0.6 | 決定係数 R² = 0.64
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売上を二つの説明変数で予測する重回帰の結果が次のとおりだった。変数の相対的な寄与と決定係数の解釈として最も適切なものはどれか。 | 変数 | 偏回帰係数 | 標準偏回帰係数 | |---|---:|---:| | X1 | 10.0 | 0.20 | | X2 | 2.0 | 0.60 | R²=0.75、自由度調整済みR²=0.70
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顧客属性から、課題Aでは翌月購入額を、課題Bでは翌月に解約するか否かを予測する。線形回帰とロジスティック回帰の使い分けとして最も適切なものはどれか。
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回帰手法の対応として、最も適切なものはどれか。
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ある企業が機械学習の活用先を検討しています。次のうち「回帰」で扱うべきユースケースとして最も適切なものはどれですか。
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あるデータ分析チームが、予測したい対象に応じて分類と回帰を使い分けようとしています。両者の違いの説明として最も適切なものはどれですか。