教師なし学習の例
教師なし学習に分類される手法を2つ選べ。
- A
k-means法によるクラスタリング
- B
線形回帰
- C
主成分分析による次元削減
- D
ロジスティック回帰
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正解：A・C
k-means法によるクラスタリングは正解ラベルを使わずに似たデータをまとめる手法で、主成分分析は正解ラベルを使わずに多くの変数を少数の成分に要約する手法なので、どちらも教師なし学習に当たる。名前に回帰とあるロジスティック回帰は、ラベルを使う教師あり学習の分類手法なので注意する。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 教師あり学習 | 入力と正解の組から、予測の規則を学ぶ |
| 教師なし学習の例 | クラスタリング・次元削減 |
- A
正しい。似たデータをまとめる手法で、正解ラベルは使わない。
- B
誤り。正解の数値を使って学ぶ教師あり学習。
- C
正しい。正解ラベルを使わずに、多くの変数を少数の成分に要約する。
- D
誤り。名前に回帰とあるが、正解ラベルを使って確率を予測する、教師あり学習の分類手法。
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