機械学習での回帰とは？意味や学習方法、分類との違いについてわかりやすく解説
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これから機械学習を始めようと思っている方の中には、回帰の学習で苦戦してしまう方も少なくありません。
回帰とは、機械学習の1つであり、多くのデータ分析に用いられています。
今回は、機械学習での回帰の意味や学習方法、分類との違いについてわかりやすく解説します。
機械学習とは？
機械学習とは、コンピュータにデータを与えることで、そのデータを分析して結果を出す方法のことです。
主に、AIの精度を向上させるために用いられており、AIは与えられたデータを使って自動でそのデータのパターンやルールを導き出すことができます。
機械学習には、主に正解データを与える「教師あり学習」と正解データを与えない「教師なし学習」と正解がない時の最適な方法を学習させる「強化学習」の3種類があります。
機械学習での回帰とは？
機械学習では、「回帰」という言葉を耳にする機会が多いですが、機械学習や統計学を学んでいない方は、ほとんど聞いたことがないと思います。
回帰は、機械学習を学ぶ上でとても重要な知識の1つです。
ここでは、機械学習での回帰について解説します。
回帰とは？
回帰とは、回帰分析ともいい、連続している入力値から次の値を予測して、他の変数にどんな影響が与えられるか調査する手法のことです。
データがないところまで予測することができるので、すでにある過去のデータから未来の数値を予測することができます。
そのため、天気予報や株価予測、売上予測などの未来のデータを予測する分野に活用されていることが多いです。
回帰のメリット
回帰を使うことで、データのない未来のデータまで予測してビジネス活用などができます。
そんな回帰の具体的なメリットについて気になる方も多いです。
ここでは、回帰のメリットについて解説します。
データが存在しない領域も予測できる
回帰の最大のメリットは、データが存在しない領域も予測できることです。
例えば、天気予報や株価予測、売上予測などのまだ確定していない未来のデータを予測して、数値を導き出すことができます。
回帰では、1つの入力変数から1つの出力変数を予測する「単回帰」という回帰を行うための手法の1つがあることで実現しているメリットです。
そのため、多くの分野で回帰は活用されます。
データをグラフで可視化できる
回帰は、データをグラフで可視化することもできます。
主に、回帰は特定の数式にデータを当てはめることによって未来のデータを予測する仕組みになっているので、変化を視覚的に捉えることが可能です。
そのため、回帰によって導き出したデータはグラフで可視化することができ、時系列ごとの変化や特徴などをわかりやすく分析することができます。
統計的根拠のある予測ができる
回帰は、数値を用いて未来のデータを分析する機械学習の手法の1つです。
そのため、統計学的根拠のある予測を行うことができ、実際に回帰によって導き出された数値は、曖昧な理由で算出されたものではなく明確な根拠があります。
回帰によって予測されたさまざまなデータには、しっかりと統計学的根拠があるので、その予測結果に高い信頼性が生まれます。
回帰のデメリット
回帰には、さまざまなメリットがあり、多くの分野で活用されていますが、反対にデメリットもいくつかあります。
回帰を活用したデータ予測を検討している場合は、しっかりと回帰のデメリットについても理解しておくことが大切です。
ここでは、回帰のデメリットについて解説します。
専門的な知識が必要
回帰は、データ分析の1つなので、データを扱える専門的な知識が豊富に求められます。
特に、データ分析に必要なシステム構築や数学や統計学などの知識がなければ、回帰でデータを予測することができません。
さらに、データ分析で回帰を使っている企業などでは、特定のエンジニアのみが利用できる状態になっていることが多いので、引き継ぎが困難です。
そのため、回帰を使ったデータ分析が継続させられなくなるリスクがあります。
データの質が影響しやすい
回帰は、扱うデータの質に影響されやすいというデメリットもあります。
回帰では扱うビッグデータは、膨大な情報量でありその中には、多種多様なデータが集まっています。
そのため、正確なデータだけでなく欠損データや誤情報なども多く含まれており、回帰では、それらのデータの質によって予想精度が変わってしまうことが多いです。
回帰では、正しいデータ分析を行うために、以上のようなデータを前処理で除去してから扱う必要があります。
ミスやエラーが起きやすい
回帰では、膨大なビッグデータを機械で処理する前に手作業による欠損データや誤情報の除去を行う必要があります。
その結果、膨大なビッグデータを手作業で扱うことで、データの見落としや正しい情報の除去などのヒューマンエラーが起きやすくなります。
また、分析しにくいデータや誤情報などを使ってしまうと、回帰によるデータ分析精度が低下してしまうので、このデメリットはなかなか解決させることが難しいです。
回帰の種類
回帰には、主に以下2つの種類があります。
- 単回帰分析
- 重回帰分析
ここでは、以上2つの回帰について解説します。
単回帰分析
単回帰分析とは、1つの入力変数から1つの出力変数を予測する手法のことです。
回帰の持つデータが存在しない領域まで予測できる特徴は、単回帰によって実現されています。
そのため、回帰においてとても重要な要素の1つです。
重回帰分析
重回帰分析とは、複数の入力変数から1つの出力変数を予測する手法のことです。
重回帰分析を用いることで、複数の要因が目的変数に与える影響を分析して、導き出すことができます。
例えば、観光地の旅行者数を調査する場合、観光地のWebサイトやそのWebサイトのアクセス数やその観光地の物価、観光施設や名所の数など複数の要素から予測が可能です。
そのため、重回帰分析は集客やマーケティング、環境変化などの複雑な予測ができます。
回帰と分類との違い
分類とは、さまざまなデータを分類するというデータ分析の手法の1つです。
1つのデータを複数のクラスに分類することで、特定の言葉から意味を読み取ったり写真やネット記事のカテゴライズを行えます。
そのため、連続している入力値から次の値を予測して、他の変数にどんな影響が与えられるか調査する「回帰」とは、データ分析の手法が違います。
また、分類ではデータを複数のクラスに分類できるが、未来のデータ予測はできません。
機械学習での回帰の学習方法
機械学習での回帰に興味のある方は多く、実際に回帰の学習をしている方は多くなってきています。
しかし、具体的にどのようにして学習すればいいのかわからない方も多いです。
回帰を学習したい場合は、主に以下3つの方法が効果的です。
- 独学で学習する
- 学習サイトを利用する
- スクールを利用する
ここでは、以上3つの学習方法について解説します。
独学で学習する
回帰は、独学で学習することができます。
インターネット上や書籍などには、回帰に関する情報からAI、機械学習に関する情報まで幅広く提供されており、誰でも無料で閲覧が可能です。
さらに、実際に機械学習や回帰の研究・開発をしている方が、YouTubeやブログなどでさまざまな結果を公開しているので、独学でも高度な情報を収集することができます。
しかし、初めて回帰や機械学習、データなどの分野を学習する方にとっては、独学による学習は少し難易度が高いです。
そのため、ある程度理解している方でなければ、独学はおすすめしません。
ただ、独学であれば自分の好きなタイミングでほとんど費用をかけることなく学習できるので、問題ない方にはとても効果的な学習方法の1つです。
学習サイトを利用する
学習サイトを利用することで、回帰について効果的に学習できます。
最近では、無料の学習サイトから有料の学習サイトまで幅広く提供されており、AIや機械学習が学べる講座から回帰についても学習可能です。
さらに、誰でもインターネット上から気軽に学習することができるので、仕事や家事の間や移動時間中に効率的に学習できます。
そのため、あまり時間が確保できない場合は、学習サイトから回帰を学習してみることをおすすめします。
スクールを利用する
スクールでも、回帰が学習できます。
特に、AIや機械学習に関するカリキュラムを提供しているスクールは年々増加し続けており、初心者から上級者まで幅広い方向けに行われています。
さらに、オンライン上で自分の好きな時間を使って学習できるスクールや対面でプロの講師が直接教えてくれるスクールまで幅広いです。
そのため、スクールを使って学習することもおすすめの方法になります。
また、プロの講師による授業を受けられることで、初心者やこれまで独学で行っていた方でも効率的でスピーディに知識を身につけることが可能です。
まとめ
機械学習での回帰は、データ分析を行うためにはとても重要な要素の1つであり、現在でも多くの分野で活用されています。
また、未来の不確定データを高い信憑性で予測できることは、とても大きなメリットの1つです。
そのため、これからデータや機械学習の学習を始めようとしている方は、回帰への理解もしっかりと深めておくようにしましょう。
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