数値予測
意味・解説
過去のデータから変数間の関係を学習し、未知の「連続する数値（量）」を予測する機械学習のタスク。回帰。
教師あり学習の代表的な手法。「来月の売上金額」「明日の最高気温」「不動産の価格」など、決まったカテゴリではなく、どこまでも細かい数値が出るものを当てるのが特徴。線形回帰や決定木などが代表的なアルゴリズム。
くわしく
「点と点の繋がりから『トレンドライン（予測線）』を引き、未来の数字を読み当てること」です。
1.分類（Classification）との違い:
「合格か不合格か」を当てるのが分類、「テストの点数は何点か」を当てるのが数値予測です。
2.仕組み:
予測した数値と実際の数値の「ズレ（誤差）」が最小になるようにモデルを調整します。
3.評価指標:
平均平方二乗誤差（RMSE）などで精度の高さを測ります。
例文
過去3年間の気象データと来店客数を学習させ、数値予測モデルによって来週のアイスクリームの売上高を算出した。
同義語: 回帰予測, 量的予測
対義語: 分類
分類: 機械学習のタスク