AIの「分類」と「回帰」についてまとめてみた

はじめに

AI（人工知能）の分野で、「分類」と「回帰」という用語をちゃんと説明できないことに気が付きました。これらは機械学習の中でも非常に重要な概念で、実世界の問題を解決するために頻繁に使用されているので整理しないとなと思いました。そのため今回は、初心者向けに「分類」と「回帰」についてわかりやすく解説していきます。

想定読者

• AIや機械学習に興味を持ち始めた初心者
• これから機械学習を学び始める方
• 基本的な用語や概念を理解しようとしている方
• プログラミングの経験が少ない方

機械学習とは

機械学習とは、データを使ってコンピュータに学習させることで、新しいデータに対して予測や分類を行えるようにする技術です。これは、人間が経験から学ぶのと似ています。例えば、たくさんの犬と猫の写真を見せることで、コンピュータは犬と猫を区別できるようになります。

分類とは

分類（Classification）は、与えられたデータを事前に定義されたカテゴリに分けることを指します。例えば、メールが「スパム」か「スパムでないか」を判別するスパムフィルターや、画像が「犬」か「猫」かを判別するモデルが分類の例です。

分類の具体例

1. メールのスパムフィルター

   • 入力: 新しいメールの内容（テキスト）
   • 出力: スパムかスパムでないか（2つのカテゴリ）

2. 画像認識

   • 入力: 写真（ピクセル情報）
   • 出力: 写真が示す物体（例えば、犬、猫、人などのカテゴリ）

分類のアルゴリズム

分類には様々なアルゴリズムが使われます。以下にいくつかの代表的なものを紹介します。

1. ロジスティック回帰（Logistic Regression）

   • 二値分類（2つのカテゴリ）に特化したアルゴリズムです。絶対ロジスティック分類だろ

2. サポートベクターマシン（SVM）

   • データポイントを最適な境界で分ける方法です。複雑なデータでも効果的に分類できます

3. 決定木（Decision Tree）

   • データを「木」構造に分けていく方法です。各ノードで質問をして、次のノードに進んでいきます

4. ランダムフォレスト（Random Forest）

   • 複数の決定木を使って多数決で最終結果を決める方法です。精度が高い傾向にあります

回帰とは

回帰（Regression）は、与えられたデータから数値を予測することを指します。例えば、家の広さや部屋数からその家の価格を予測するモデルが回帰の例です。

回帰の具体例

1. 家の価格予測

   • 入力: 家の広さ、部屋数、場所などの情報
   • 出力: 家の価格（数値）

2. 天気予報

   • 入力: 過去の天気データ、現在の気象状況
   • 出力: 明日の気温（数値）

回帰のアルゴリズム

回帰にもいくつかの主要なアルゴリズムがあります。

1. 線形回帰（Linear Regression）

   • データ間の線形関係をモデル化します。例えば、「家の広さ」と「価格」の間の直線的な関係を見つけます

2. リッジ回帰（Ridge Regression）

   • 線形回帰の一種ですが、過学習を防ぐために罰則項を追加します。これにより、モデルの汎化性能が向上します

3. ラッソ回帰（Lasso Regression）

   • リッジ回帰と似ていますが、変数の選択も行います。重要でない変数をゼロにすることで、よりシンプルなモデルを作ります

4. サポートベクター回帰（SVR）

   • SVMを回帰に応用した方法です。非線形データに対しても有効です

分類と回帰の違い

ここまでで、「分類」と「回帰」の基本的な考え方を理解できたと思います。それでは、これら二つの違いについてまとめてみましょう。

1. 出力の違い

   • 分類: カテゴリ（例えば、スパム or 非スパム）
   • 回帰: 数値（例えば、家の価格）

2. アルゴリズムの適用方法

   • 分類: カテゴリにデータを分けるためのアルゴリズムを使用
   • 回帰: 数値を予測するためのアルゴリズムを使用

3. 評価方法

   • 分類: 正解率（Accuracy）、精度（Precision）、再現率（Recall）など
   • 回帰: 平均二乗誤差（MSE）、平均絶対誤差（MAE）など

実際の応用例

それでは、具体的な応用例を見てみましょう。これにより、実世界での機械学習の使われ方をイメージしやすくなるでしょう。

分類の応用例

1. 医療診断

   • 病気の有無を診断するために、患者の症状や検査結果を分類します

2. 音声認識

   • 音声データをテキストに変換するために、音素（音の単位）を分類します

回帰の応用例

1. 売上予測:

   • 過去の販売データを使って、将来の売上を予測します

2. 株価予測:

   • 過去の株価データや経済指標を使って、将来の株価を予測します

まとめ

今回は、AIの「分類」と「回帰」について初心者向けに解説しました。これらは似ている概念ですので間違いやすいです。ぜひ、自分の興味のある分野でこれらの技術を活用してみてください。