忍者ブログ

いけいけ機械学習

統計、機械学習、AIを学んでいきたいと思います。 お役に立てば幸いです。

回帰と分類

分類とは

予測のうち、目的変数が、カテゴリ変数となるものを

分類 

という

分類の方法

1.分類木によるもの

分類の条件を定めた、分類木を作る

2.線形判別によるもの

超平面を定義し、分割する



回帰と分類

線形モデルは、目的変数(y)を、説明変数(x)の線形式で表現する。

例えば

y = ax + b


この式で表されるモデルで

yが連続尺度なら回帰となり、名義尺度なら分類となる







PR