問題 No.1673
機械学習における「回帰問題」に関する記述として、最も不適切なものを1つ選べ。
【正解の解説】
回帰問題は、入力データがいずれかのカテゴリに属するかを判定するタスクであり、出力の正確さは混同行列を用いて評価する。
カテゴリ判定や混同行列は「分類問題」の概念です。回帰問題は連続値を扱うため、分類の評価指標である混同行列は直接適応できません。
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【その他の選択肢の解説】
回帰問題は、あらかじめ与えられた入力データと正解ラベルの組から、連続的な数値を予測する手法である。
教師あり学習において、ターゲットとなる値が離散的なクラスではなく連続値である場合を指すため、この記述は正確です。
株価の変動予測や翌日の最高気温の予測などは、典型的な回帰問題の適用事例として挙げられる。
株価や気温のような具体的な実数値（連続値）を算出する予測タスクは、回帰の典型例です。
回帰モデルの性能を評価する際には、予測値と実測値の差である残差の二乗平均（MSE）などが一般的に用いられる。
平均二乗誤差（MSE）は、回帰問題においてモデルの精度を測るために用いられる代表的な指標です。