「教師あり学習」
先生が生徒に問題を教えて、生徒が答えを学ぶのに似ています。
- 先生（教師）の役割:
- 問題と、その正しい答えをセットで教えてくれます。
- 例えば、「リンゴが3個で300円でした。リンゴ5個ではいくらになりますか？」という問題と、「500円」という正しい答えを教えます。
- たくさんの問題と答えのセットを教えます。
- 生徒（学習するコンピュータ）の役割:
- 先生に教えてもらったたくさんの問題と答えのセットを見て、「こういう問題のときは、こういう答えになるんだな」というルールやパターンを見つけようとします。
- 新しい問題が出されたとき、見つけたルールやパターンを使って、正しい答えを予測しようとします。
つまり、教師あり学習は、「正しい答えが分かっているたくさんのデータを使って、新しいデータに対する答えを予測する」方法のことです。
「線形回帰」
これは、教師あり学習の中でも、特に「数字と数字の関係」を見つけるのが得意な方法です。
例えるなら、グラフに点をたくさん打って、その点に一番近いまっすぐな線を見つけるようなイメージです。
- 例：
- 身長が高い人ほど、体重も重くなる傾向がありますよね？
- たくさんの人の「身長」と「体重」のデータを集めて、グラフに点を打ちます。
- すると、点が右上がりのまっすぐな線に近い並び方をしていることが多いです。
- 線形回帰は、この「身長」と「体重」の関係を表す一番良いまっすぐな線を見つけ出す方法です。
- 何がわかるの？
- この線が見つかると、「身長が〇〇cmなら、体重はおよそ△△kgだろう」と予測できるようになります。
- 例えば、新しい人の身長が分かれば、この線を使ってだいたいの体重を予測できるわけです。
線形回帰のポイント
- 「線形」 っていうのは、「まっすぐな線」のことです。複雑なカーブではなく、シンプルな直線を考えます。
- 「回帰」 っていうのは、「元の数値に戻る」「予測する」という意味合いがあります。ここでは、入力された数値（例えば身長）から、別の数値（例えば体重）を予測することです。
まとめると…
- 教師あり学習 は、先生（正解データ）からルールを学んで、新しい問題の答えを予測する方法。
- 線形回帰 は、教師あり学習の中でも、特に数字と数字のまっすぐな関係を見つけて予測する便利な方法。身長と体重のように、片方の数字が増えると、もう片方の数字もだいたい同じように増えるような関係を見つけるのに役立ちます。