分類モデルと回帰モデルの違いを徹底解説！中学生にも伝わる実例付きガイド

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分類モデルと回帰モデルの違いをわかりやすく解く図解ガイド

このガイドは、AIやデータ分析を勉強している人が「分類モデル」と「回帰モデル」の根本的な違いをつかむためのものです。出力の型と「学習データの形」「評価指標」の違いを軸に、イメージ図と具体例を交えて丁寧に解説します。つまずきやすいポイントを先に押さえ、後半の実例で理解を深められる構成にしています。

まず大事なのは、分類は「カテゴリを決める作業」であること、回帰は「連続する値を予測する作業」であることです。分類では犬か猫かといったカテゴリや、スパムか非スパムかといった2値の判断が中心です。一方、回帰では気温や家の値段のような“どんな数値になるか”を予測します。学習データのラベルの違いが、モデルの学習方法や評価指標に直結します。

たとえば画像認識の課題を思い浮かべると、分類モデルは「この画像は犬か猫か」というラベルを学習します。これに対して回帰モデルは「この画像の明るさや顔の大きさから、物の距離を何メートルと推定する」といった連続値の予測を扱います。現場では、データが手元にあるときこそ「何を予測したいのか」を明確にしておくことが重要です。データの前処理と検証は欠かせません。
また、データの偏りや欠損値があると、分類でも回帰でも結果は悪くなりがちです。さらに、モデルが学ぶ特徴量の選び方一つで精度が大きく変わる点にも注意が必要です。

違いをざっくり理解するポイント

ポイント1 出力の型 をまず確認します。分類は離散的なクラスやカテゴリを予測します。回帰は連続的な数値を予測します。ここを間違えると、学習の指標も適切でなくなります。

ポイント2 学習データの用意 も異なります。分類では各データに「カテゴリラベル」が付いています。回帰では数値の「値」がラベルです。データの分布が偏っていると、モデルの性能が落ちやすい点にも注意が必要です。前処理の重要性はどちらでも大きいです。

さらに、モデルの「過学習」を避ける工夫も大事です。データが少ないと、複雑なモデルはうまく一般化できず、訓練データに過度に適合してしまいます。分類でも回帰でも、交差検証を用いた評価や、学習データと検証データを適切に分けることが、現場での信頼性を高めるコツです。

データ例と評価指標の違い

例えば分類なら正解ラベルは 0/1 などの離散値で、評価指標は accuracy や precision、recall、F1、ROC-AUC などが使われます。回帰なら予測値と実測値の差を測る RMSE や MAE、決定係数 R2 などが指標としてよく用いられます。

他にも、データセットの分割方法（訓練/検証/テスト）やスケーリングの扱いが、分類・回帰の両方で結果に影響します。実務では、カテゴリ数が多い多クラス分類と連続値の保持が難しい回帰の両方を扱うこともあります。その場合、モデルの選択だけでなく、データの表現方法（特徴量エンジニアリング）や非線形性の扱い方が勝敗を分けます。

able>観点分類モデル回帰モデル出力の型離散的なクラス連続的な値評価指標の例accuracy, precision, recall, F1, ROC-AUCRMSE, MAE, R2代表的なアルゴリズム決定木分類, ロジスティック回帰, SVM線形回帰, 決定木回帰, ランダムフォレスト回帰データの例手紙のカテゴリ分類, 画像のタグ予想売上, 不動産価格ble>

実世界の学習と使い分けのコツ

実世界では、データが手元にあるときに「何を予測したいのか」を最初に決めることが大切です。目的が明確なら、モデル選択の方向性は自然と見えてきます。また、学習の順序としてはまず基本的な線形モデルから始め、データの分布を観察してから、複雑なモデルへと段階的に移るのが効率的です。
さらに、データ前処理の重要性を忘れずに。欠損値の処理、異常値の扱い、特徴量のスケーリングなどが、分類でも回帰でも結果を大きく左右します。

ピックアップ解説

友だちと雑談している感じで深掘りしています。回帰モデルって、未来を当てるための天気予報みたいなものだよね。分類は物事をグループ分けする整理整頓の技術。回帰は連続する数字を予測する絵を描く作業。実際にはデータの質が命で、ノイズが多いと予測がぶれる。だから、特徴量の設計やデータのクリーニングがとても重要になるんだ。データをよく観察して、何を予測したいのかをはっきりさせることが、良いモデルを作る第一歩だよ。

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