回帰とは？連続値を予測する機械学習の基本手法

はじめに

回帰は、機械学習において連続的な数値を予測するタスクのことを指します。
例えば、住宅価格の予測や気温の予測など、多くの実世界問題で使われています。
この記事では回帰の基本概念や代表的な手法、応用例をわかりやすく解説します。

基本情報・概要

回帰（Regression）は、入力データから連続値の出力を予測する機械学習の一種です。
教師あり学習の一形態で、特徴量と連続値の関係性をモデル化します。

• 主な回帰タイプ：

  • 線形回帰：入力と出力の関係を直線（線形）で表現
  • 非線形回帰：曲線や複雑な関数で表現（多項式回帰、決定木回帰など）

  用語	内容
  目的変数	予測したい連続値（ターゲット）
  特徴量	入力データの属性
  損失関数	予測値と実測値の差を評価する関数（例：平均二乗誤差）

深掘り解説

• 線形回帰の仕組み
  入力特徴量の線形結合で出力を予測し、最小二乗法でパラメータを推定する。

• 非線形回帰とモデルの複雑化
  多項式回帰や決定木回帰、ランダムフォレスト回帰など、非線形な関係を捉えるモデルもある。

• 評価指標

  • 平均二乗誤差（MSE）
  • 平均絶対誤差（MAE）
  • 決定係数（R²）

• 過学習への対策
  正則化（リッジ回帰、ラッソ回帰）や交差検証でモデルの汎化性能を高める。

応用・発展的な使い方

• 住宅価格や株価の予測
• 気象データの予測
• 製造業での品質予測や故障予知
• 医療分野での患者の検査値予測

よくある誤解と注意点

• 線形回帰はすべての問題に適用できるわけではない
  複雑なデータには非線形モデルが必要。

• 過剰に複雑なモデルは過学習を招く
  バランスが重要。

• 評価指標は複数見て総合判断することが望ましい。

まとめ

回帰は連続値予測に不可欠な機械学習手法で、多様な分野で活用されています。
基礎を理解し、適切なモデル選択と評価を行うことで、実用的な予測モデルが構築可能です。
継続的な改善でより高精度な予測を目指しましょう。