ITパスポート試験 令和6年度 公開問題 問65

【正解】ウ

教師あり学習では、入力データと正解を組にした学習データを使います。分類は、未知のデータをあらかじめ定めた複数のクラスに振り分ける手法です。例えば、メールを迷惑メールと通常メールに分ける処理が該当するため、aは「分類」です。回帰は、データ間の関係を学び、売上高や価格などの連続した数値を予測する手法なので、bは「回帰」です。一方、教師なし学習では正解を与えず、特徴が似たデータ同士をグループにまとめます。この手法をクラスタリングというため、cは「クラスタリング」です。したがって、組合せはウです。

アは誤りです。回帰と分類が逆です。複数のクラスへの振分けが分類であり、関係性から数値などを予測する手法が回帰です。

イは誤りです。クラスタリングは正解ラベルを使わない教師なし学習の代表例であり、回帰は教師あり学習です。

エは誤りです。bとcが逆です。クラスタリングはデータのグループ分け、回帰は正解付きデータから関係性を学ぶ手法です。

【ポイント】 「分類＝種類を当てる」、「回帰＝数値を予測する」、「クラスタリング＝似たものを集める」と整理します。 教師あり学習は正解ラベルあり、教師なし学習は正解ラベルなしという違いを押さえてください。