質問: 機械学習についての質問です。あるベクトル量からあるスカラー量を予測するために用いる手法(教師あり学習)をいくつか教えて頂きたいです。 イメージ 学習時:ベクトル(入力)→スカラー(出力) ただし、スカラーは答えの値が分かっている 予測時:学習モデルを用いて、わかっているベクトルを入力してスカラーを予測したい
回答: ここで言う「スカラー値」は連続値であるという認識でよろしいですか? 連続値を予測するタスクを「回帰」と言います。 回帰に使われる機械学習モデルの代表例をいくつか挙げると ・重回帰分析 ・Elastic Net(Lasso, Ridge含む) ・サポートベクター回帰 ・決定木(回帰木) ・ランダムフォレスト ・勾配ブースティング木 ・ニューラルネットワーク(ディープラーニング) などがあります。 それぞれ線形か非線形か、どのぐらいの精度が出るのか、モデルの解釈は出来るのか(モデルの判断根拠が分かるか)などの違いがあるので、タスクに応じて適したものを使う必要があります。