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
DS検定データサイエンス
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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回帰分析の結果を解釈する際に陥りやすい誤りとして、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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機械学習における「回帰」の説明として、最も適切なものはどれか。
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来店客数を過去データから回帰で予測して発注に使いたい。使い方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。
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回帰分析の結果を解釈する際に陥りやすい誤りとして、最も適切なものはどれか。