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分類と回帰の違いをわかりやすく解説！あなたに必要なのはどっち？

皆さんは「分類」と「回帰」という言葉を聞いたことがありますか？これらは、特にデータ分析や機械学習の分野でよく使われる用語です。今回は、この二つの違いについて、わかりやすく解説していきます。

分類とは？

分類とは、データを特定のカテゴリに分けることを指します。たとえば、スパムメールを「スパム」か「非スパム」に分ける、病気の診断で「病気あり」か「病気なし」にわける、といった具合です。このように、分類は限られた選択肢の中から一つの結果を選ぶ作業です。

回帰とは？

一方、回帰は数値を予測する手法です。たとえば、家の面積からその家の値段を推定する、温度の変化から売上を予測する、ということを行います。回帰では、結果は連続した数値で表されるため、非常に多くの選択肢が存在します。

分類と回帰の違いまとめ

特徴	分類	回帰
目的	カテゴリの特定	数値の予測
結果の形式	離散的（カテゴリ）	連続的（数値）
例	スパムメール判定、病気の診断	家の値段予測、売上予測

分類と回帰は、どちらもデータ分析には欠かせない技術ですが、それぞれの目的が異なります。分析をする際には、自分が何を知りたいのかに応じて、分類か回帰のどちらを選ぶべきかを考える必要があります。

まとめ

今回の話を通じて、分類と回帰の違いが少しでも理解できたでしょうか。選択肢を分けたいのか、数値を予測したいのか、自分の目的に合った方法を選んでデータを扱っていきましょう！

ピックアップ解説

分類は特定のカテゴリにデータを分ける手法です

たとえば、果物の中から「リンゴ」と「バナナ」を見分けることが分類です

おもしろいのは、分類では、時には「不明」といった第三の選択肢を作ることもできる点です

これによって、データがあいまいな場合でも扱いやすくなります

まるで、どのお菓子を食べるか迷っているときに、食べたことのない新しいお菓子を追加するようなものですね！

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