【G検定対策】教師あり学習の基本「回帰」と「分類」の違いを整理
Qiita / 4/13/2026
💬 OpinionIdeas & Deep Analysis
Key Points
- 教師あり学習で扱う目的変数に応じて「回帰（数値を予測）」と「分類（クラスを割り当て）」を使い分ける考え方が整理されている
- 回帰は連続値の誤差を小さくすることが主眼で、分類はカテゴリの当たり外れ（ラベルの一致）を正しくすることが主眼となる
- それぞれで用いる評価の観点や代表的な学習の流れが異なるため、問題設定の段階でタイプ判定することが重要だと示している
- G検定対策として、両者の違いを初学者向けに理解できるように基本概念を噛み砕いて説明している
はじめに
G検定の学習を始めると、最初にぶつかる壁が大量の用語です。
特に「教師あり学習」には多くの手法がありますが、まずは 「何を解きたいのか？」 という目的（タスク）で整理すると、脳内のフォルダ分けがスムーズになります。
今回は、教師あり学習の2大タスクである 「回帰...
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