機械学習▸機械学習の基礎
機械学習: 教師あり学習（分類と回帰・特徴量とラベル）
knowledge所要 25分最新草稿
意味グラフ（この教材と内容的に近い教材・1ネスト）
例え（Analogies）
教師あり＝問題と模範解答のセット
問題(特徴量)と模範解答(ラベル)の束で訓練し、出題傾向を掴む。答えがカテゴリなら分類(合否)、数値なら回帰(点数予測)。
概要
📍 機械学習 ▸ 機械学習の基礎 ▸ 教師あり ｜ 種別: knowledge ｜ facts_as_of 2026-06
公式ドキュメント — knowledge
🎞 スライド
出典（sources）
scikit-learn docs ; ML一般 ; 2026-06確認
確認問題（Review-Questions）
分類と回帰の違いは？記述
基礎公式
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出力がカテゴリ(離散)なら分類、数値(連続)なら回帰。
教師あり学習に必要なものは？択一
基礎公式
解答・解説▾ 開く
特徴量(入力)と正解ラベル。