難易度・正答率・重要度
- 難易度：★★☆☆☆（基本用語の整理）
- 正答率：★★★☆☆（教師あり/なしの区別）
- 重要度：★★★☆☆（ML基礎の必須論点）
問題文
機械学習の手法に関する記述として、最も適切な組み合わせを下記の解答群から選べ。
ａ
クラスタリングはカテゴリ型変数を予測する手法であり、教師あり学習に含まれる。
ｂ
クラスタリングはデータをグループに分ける手法であり、教師なし学習に含まれる。
ｃ
分類はカテゴリ型変数を予測する手法であり、教師あり学習に含まれる。
ｄ
分類はデータをグループに分ける手法であり、教師あり学習に含まれる。
ｅ
回帰はデータをグループに分ける手法であり、教師なし学習に含まれる。
〔解答群〕
ア
ａとｄ
イ
ａとｅ
ウ
ｂとｃ
エ
ｂとｄ
出典： 中小企業診断協会｜2022年度 第1次試験問題｜経営情報システム（PDF）
解答
- 正解：ウ（ｂとｃ）
解説（項目ごとの評価）
- ａ：×
クラスタリングはカテゴリ予測ではなく、ラベルなしデータを自然なグループに分ける手法。教師あり学習ではない。 - ｂ：〇
クラスタリングはデータの類似性に基づくグルーピングで、代表的な教師なし学習。 - ｃ：〇
分類はカテゴリ型（離散ラベル）の予測を行う教師あり学習。 - ｄ：×
「データをグループに分ける」という定義はクラスタリングの説明であり、分類は既知ラベルの予測。記述が不適切。 - ｅ：×
回帰は数値（連続値）を予測する教師あり学習であり、グループ分けでも教師なしでもない。
学習のポイント
- 教師あり学習： 分類（カテゴリ予測）、回帰（数値予測）。
- 教師なし学習： クラスタリング（自然なグループ化）、次元削減など。