G検定対策！機械学習の「回帰問題」を完全マスター 〜基礎から応用、モデル、評価指標まで徹底解説〜

「G検定の勉強を始めたけど、回帰問題ってなんだか難しそう…」 「分類問題とは何が違うの？」 「たくさんモデルがあるけど、どれを覚えればいいの？」

G検定合格を目指す皆さん、こんにちは！AI・機械学習の知識を問うG検定において、「回帰問題」は避けて通れない重要なテーマです。株価予測から売上予測まで、私たちの身の回りでも広く使われている技術ですが、初学者にとっては少しとっつきにくい分野かもしれません。

でも、ご安心ください！この記事では、G検定の出題傾向も踏まえながら、

• 回帰問題の基本的な考え方
• 分類問題との明確な違い
• G検定で押さえるべき主要な回帰モデル
• モデルの性能を測る評価指標
• 学習でつまずきやすいポイントと対策

などを、初心者の方にも分かりやすく、かつ試験対策に直結するように徹底解説します。この記事を読めば、回帰問題への苦手意識がなくなり、自信を持ってG検定に臨めるようになるはずです。一緒に回帰問題の世界を探求していきましょう！

 まずは基本から！回帰問題とは何か？

機械学習のタスクを理解する上で、まず「回帰問題」が何なのかをしっかり押さえることがスタート地点です。

 回帰問題の定義：連続値を予測するタスク

回帰問題とは、一言でいうと「入力データから連続的な数値を予測する」ための機械学習の手法です。

例えば、

• 部屋の広さや築年数から、その家の価格（連続的な数値）を予測する
• 過去の気温データから、明日の最高気温（連続的な数値）を予測する
• 広告宣伝費から、来月の売上高（連続的な数値）を予測する

といったタスクが回帰問題にあたります。入力データ（部屋の広さ、過去の気温、広告費など）を「説明変数」、予測したい連続的な数値（家の価格、最高気温、売上高など）を「目的変数」と呼びます。

回帰分析では、説明変数と目的変数の関係性をモデル化し、未知の入力データに対して目的変数の値を予測します。これは、過去のデータパターンから未来の数値を予測する強力なツールとなります。回帰は「教師あり学習」の一種であり、学習には入力データとそれに対応する正解の目的変数のペアが必要です。

 分類問題との違いをスッキリ理解【図解あり】

機械学習の教師あり学習には、回帰問題とよく似た「分類問題」があります。G検定でも両者の違いは頻出ポイントですので、ここで明確に区別しておきましょう。

最大の違いは「何を予測するか」です。

• 回帰問題: 連続的な数値 (例: 価格、気温、売上) を予測
• 分類問題: あらかじめ決められたカテゴリ (例: 犬/猫、スパム/非スパム、良品/不良品) のどれに属するかを予測

例えば、「顧客の年齢（入力）から年間購入額（出力：連続値）を予測する」のは回帰問題ですが、「顧客の年齢（入力）から、その顧客がキャンペーンに反応するかしないか（出力：カテゴリ）」を予測するのは分類問題です。

 なぜ回帰分析が必要？身近な具体例でイメージを掴もう

回帰問題は、実は私たちの生活やビジネスの様々な場面で活用されています。具体例を見ることで、よりイメージが掴めるでしょう。

分野	予測対象 (目的変数: 連続値)	説明変数の例 (入力データ)
不動産	住宅価格、家賃	広さ、築年数、駅からの距離、周辺環境
ビジネス	売上高、需要量	過去の売上、広告費、季節要因、経済指標
金融	株価、与信限度額	過去の株価、市場動向、個人の属性、取引履歴
気象	気温、降水量	過去の気象データ、気圧配置、衛星画像
医療	病気の発症確率、入院期間	患者データ（年齢、既往歴、検査値）
製造	製品の寿命、エネルギー消費量	センサーデータ、稼働時間、環境条件
人事	従業員の年俸額、パフォーマンス	学歴、スキル、経験年数、過去の評価
Web	Webサイトの滞在時間	訪問者の属性、流入経路、閲覧ページ
自動運転	ハンドルの角度	カメラ画像、センサー情報（車間距離、速度）

これらの例を見てわかるように、「連続的な数値を予測したい」というニーズは非常に多く、回帰問題が様々な分野で課題解決に貢献していることがわかります。

 G検定頻出！主要な回帰モデルを徹底比較

回帰問題を解くためのアルゴリズム（モデル）は多数存在します。ここでは、G検定で特に重要とされる主要なモデルについて、それぞれの特徴、メリット・デメリット、そして簡単なコードイメージ（Pythonのライブラリ scikit-learn を想定）を見ていきましょう。

 ① 線形回帰 (Linear Regression) – 回帰の基本

最もシンプルで基本的な回帰モデルです。説明変数と目的変数の間に「直線的な関係」を仮定し、データに最もフィットする直線を引くことで予測を行います。

• 単回帰分析: 説明変数が1つ (例: 部屋の広さ → 価格)
• 重回帰分析: 説明変数が複数 (例: 広さ + 築年数 + 駅からの距離 → 価格)

メリット:

• モデルが単純で、結果の解釈が容易（どの説明変数がどれくらい影響しているか分かりやすい）。
• 計算コストが低い。

デメリット:

• 複雑な非線形の関係を持つデータにはうまく適合しない。
• 外れ値（極端に異なるデータ点）の影響を受けやすい。

コードイメージ (scikit-learn):

Python

from sklearn.linear_model import LinearRegression

# モデルの準備

model = LinearRegression()

# モデルの学習 (X_train: 説明変数, y_train: 目的変数)

model.fit(X_train, y_train)

# 予測 (X_test: 未知の説明変数)

predictions = model.predict(X_test)

G検定ポイント: 回帰の基礎として、単回帰・重回帰の概念と、その単純さゆえのメリット・デメリットを理解しておくことが重要です。

 ② ロジスティック回帰 (Logistic Regression) – 「回帰」だけど分類？

名前に「回帰」とありますが、主に分類問題に使われるモデルです。ここがG検定でも引っかかりやすいポイント！

ロジスティック回帰は、ある事象が発生する「確率」を予測します。出力は0から1の間の確率値（連続値）ですが、最終的にその確率が一定のしきい値（例: 0.5）を超えたかどうかで、カテゴリを分類するのが一般的です。

• 例: メールがスパムである確率を予測し、確率 > 0.5 なら「スパム」と分類する。

メリット:

• 確率として結果を解釈できる。
• 線形分離可能な分類問題に対して、比較的単純で効率的。

デメリット:

• 基本的には分類器であり、連続値そのものを精度良く予測する回帰タスクには向かない場合が多い。
• 非線形な分類境界を持つデータには不向き。

G検定ポイント: 「ロジスティック回帰は名前に反して主に分類に使われる」という点を確実に押さえましょう。確率を予測する点は回帰的ですが、用途は分類です。

 ③ ランダムフォレスト (Random Forest) – アンサンブル学習の代表格（回帰編）

「決定木」というシンプルなモデルを多数組み合わせる（アンサンブルする）ことで、より高い予測精度と安定性を目指すモデルです。

• 仕組み: データの一部と説明変数の一部をランダムに選びながら、たくさんの決定木を作成。回帰問題では、各決定木の予測値の平均などを最終的な予測結果とします。

メリット:

• 決定木ベースなので、非線形な関係も捉えやすい。
• 複数の木を組み合わせることで、過学習（訓練データに適合しすぎて未知のデータに弱くなること）に強い傾向がある。
• 特徴量の重要度（どの説明変数が予測に効いているか）を評価できる。

デメリット:

• 単一の決定木に比べて、モデルの内部構造が複雑で解釈しにくい場合がある。
• データ数が少ないと性能が出にくいことがある。

コードイメージ (scikit-learn):

Python

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # 回帰なのでRegressor

# モデルの準備 (n_estimators: 決定木の数)

model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=42)

# モデルの学習

model.fit(X_train, y_train)

# 予測

predictions = model.predict(X_test)

G検定ポイント: アンサンブル学習の代表例であり、回帰・分類ともに強力な手法として頻出です。過学習に強い点が特徴です。

 ④ ブースティング (Boosting) – 高精度を狙うなら

ランダムフォレストと同じくアンサンブル学習の一種ですが、決定木などを「逐次的」に学習させていく点が異なります。前のモデルの予測誤差を次のモデルが重点的に学習するようにして、段階的に精度を高めていきます。

• 代表的なアルゴリズム: 勾配ブースティング (Gradient Boosting), XGBoost, LightGBM, CatBoost など

メリット:

• 非常に高い予測精度を達成できることが多い。コンペティションなどでもよく利用される。
• ランダムフォレスト同様、非線形な関係を捉え、特徴量の重要度も評価できる。

デメリット:

• パラメータ設定が複雑で、調整が難しい場合がある。
• ランダムフォレストに比べると、過学習を起こしやすい傾向があるため注意が必要。
• 計算コストが高くなることがある。

G検定ポイント: 高精度なモデルとして重要です。逐次的に学習する点、過学習のリスクがある点を理解しましょう。XGBoostなどの具体的なアルゴリズム名も知っておくと良いでしょう。

 ⑤ サポートベクターマシン (SVM/SVR) – マージン最大化の応用

SVMは元々、分類問題でデータ点を分離する境界線（超平面）と、最も近いデータ点との距離（マージン）を最大化することで、汎化性能を高めるモデルです。

これを回帰問題に応用したのが サポートベクター回帰 (SVR) です。SVRでは、予測値と実際の値の誤差が一定の許容範囲（εチューブと呼ばれる）に収まっていれば、誤差としてカウントしないという考え方でモデルを構築します。

• カーネルトリック: 線形分離できないデータに対しても、高次元空間に写像することで非線形な回帰を可能にするテクニック。

メリット:

• 高い汎化性能が期待できる。
• カーネルトリックにより、非線形な回帰にも対応可能。
• 外れ値の影響を受けにくい場合がある。

デメリット:

• 大規模なデータセットに対しては計算コストが高い。
• パラメータ（カーネルの種類、コストパラメータC、εなど）の調整が重要かつ難しい場合がある。

G検定ポイント: マージン最大化の考え方、SVRという回帰への応用、カーネルトリックによる非線形対応を理解しておきましょう。

 ⑥ ニューラルネットワーク (Neural Networks) – 複雑な関係もお任せ

人間の脳の神経回路網を模したモデルです。入力層、中間層（隠れ層）、出力層の複数の層からなり、層間の結合の重みを学習することで、非常に複雑な非線形関係を捉えることができます。近年注目されている深層学習（ディープラーニング）もニューラルネットワークの一種です。

• 回帰への適用: 出力層のノード（ニューロン）数を予測したい連続値の数（通常は1つ）にし、活性化関数（出力層では恒等関数など）を適切に設定します。

メリット:

• 非常に複雑なパターンや非線形な関係性を学習できる高い表現力を持つ。
• 画像、音声、自然言語など、様々な種類のデータに適用可能。

デメリット:

• モデルが非常に複雑で、内部の動作原理を理解するのが難しい（ブラックボックス性）。
• 過学習を起こしやすく、正則化などの対策が必要。
• 学習に大量のデータと計算時間が必要になることが多い。
• ハイパーパラメータ（層の数、ノード数、学習率など）の設計・調整が難しい。

G検定ポイント: 複雑な非線形関係を学習できる強力なモデルであること、ブラックボックス性や過学習のリスク、深層学習との関連を理解しましょう。

 ⑦ 自己回帰モデル (AR Model) – 時系列データの予測に

時系列データ（時間とともに変化するデータ、例: 株価、気温、売上）の予測に特化したモデルです。過去の自身の値を使って、将来の値を予測します。

• 例: 今日の株価を、昨日、一昨日、…の株価を使って予測する。

メリット:

• 時系列データが持つ時間的な依存関係（自己相関）を直接モデル化できる。

デメリット:

• 過去の値のみに依存するため、外部要因（イベント、市場の変化など）の影響を捉えにくい場合がある。
• 長期的な予測には向かないことがある。
• モデルの次数（過去のどの時点まで考慮するか）の決定が重要。

G検定ポイント: 時系列データに特化したモデルであること、過去の値を用いて予測する基本的な考え方を理解しましょう。ARIMAモデルやVARモデルといった関連用語も知っておくと役立ちます。

 モデル選びのヒント【比較表】

どのモデルを使うかは、データの特性や目的によって異なります。以下の表は、大まかな選択の目安として参考にしてください。

モデル	特徴	得意なこと	苦手なこと/注意点	G検定重要度 (目安)
線形回帰	シンプル、線形関係を仮定	基本的な予測、解釈のしやすさ	非線形、外れ値	★★★☆☆
ロジスティック回帰	確率予測、主に分類	分類タスク	高精度な回帰予測、非線形	★★★★★ (分類として)
ランダムフォレスト	決定木のアンサンブル、過学習に強い	非線形予測、比較的手軽に高精度	モデルの解釈性、データが少ない場合	★★★★☆
ブースティング	逐次的なアンサンブル、高精度	非常に高い精度、非線形予測	過学習リスク、パラメータ調整、計算コスト	★★★★☆
SVM (SVR)	マージン最大化、カーネルで非線形対応	汎化性能、非線形予測	大規模データ、パラメータ調整	★★★☆☆
ニューラルネット	脳を模倣、非常に複雑な関係を学習	非常に複雑な非線形予測、多様なデータ形式	解釈性、過学習リスク、データ量、計算コスト	★★★★☆
自己回帰モデル	時系列データ特化、過去の値から予測	時系列データの短期予測	外部要因、長期予測	★★☆☆☆

(注意) G検定重要度は一般的な傾向を示すものであり、実際の出題を保証するものではありません。

 モデルの良し悪しをどう判断する？回帰問題の評価指標

回帰モデルを作成したら、そのモデルがどれだけ「良い」予測をしているのかを客観的に評価する必要があります。G検定でもこれらの評価指標に関する問題はよく出題されます。代表的な指標を見ていきましょう。

記号の定義:

• n: データ点の数
• yi​: i番目のデータの実際の値 (正解値)
• y^​i​: i番目のデータに対するモデルの予測値
• yˉ​: 実際の値の平均値 (n1​∑i=1n​yi​)

 ① 平均二乗誤差 (Mean Squared Error: MSE) – 誤差を大きく評価

MSE は、最も基本的な評価指標の一つです。予測値と実際の値の差（誤差）を二乗し、その平均を取ります。

MSE=n1​i=1∑n​(yi​−y^​i​)2

• 特徴: 誤差を二乗するため、大きな誤差（外れた予測）に対してより大きなペナルティを与えます。値が小さいほど、モデルの予測精度が高いことを示します。
• 注意点: 単位が元の目的変数の二乗になる（例: 価格予測なら「円の二乗」）ため、直感的な解釈が少し難しい場合があります。

コードイメージ (scikit-learn):

Python

from sklearn.metrics import mean_squared_error

# y_true: 実際の値, y_pred: 予測値

mse = mean_squared_error(y_true, y_pred)

G検定ポイント: 計算式と、「誤差の二乗平均」「大きな誤差に敏感」「値が小さいほど良い」という特徴を覚えましょう。

 ② 平均絶対誤差 (Mean Absolute Error: MAE) – 直感的な誤差

MAE は、予測値と実際の値の差の絶対値を取り、その平均を計算します。

MAE=n1​i=1∑n​∣yi​−y^​i​∣

• 特徴: 誤差の絶対値の平均なので、予測が平均的にどれくらい外れているかを直感的に理解しやすいです。単位も元の目的変数と同じ（例: 価格予測なら「円」）になります。MSEと比べて、外れ値の影響を受けにくいという性質があります。値が小さいほど良いモデルです。
• MSEとの違い: MAEは誤差の大きさをそのまま評価するのに対し、MSEは大きな誤差をより重視します。どちらを使うかは、大きな誤差をどれだけ問題視するかによります。

コードイメージ (scikit-learn):

Python

from sklearn.metrics import mean_absolute_error

mae = mean_absolute_error(y_true, y_pred)

G検定ポイント: 計算式と、「誤差の絶対値の平均」「直感的で分かりやすい単位」「外れ値に比較的強い」「値が小さいほど良い」点を理解しましょう。MSEとの違いも重要です。

 ③ 二乗平均平方根誤差 (Root Mean Squared Error: RMSE) – MSEを分かりやすく

RMSE は、MSEの平方根を取ったものです。

• 特徴: MSEと同様に大きな誤差にペナルティを与えますが、平方根を取ることで単位が元の目的変数と同じになります（例: 価格予測なら「円」）。これにより、MAEのように誤差の大きさを直感的に解釈しやすくなります。値が小さいほど良いモデルです。
• MAEとの違い: MAEよりも外れ値の影響を受けやすい（大きな誤差を二乗してからルートするため）。

G検定ポイント: MSEの平方根であること、単位が元に戻る点、MAEとの違い（外れ値への感度）を理解しましょう。MSEとRMSEはセットで覚えるのがおすすめです。

 ④ 決定係数 (R2) – モデルの説明力を測る

決定係数 (R2、R-squared) は、モデルが実際のデータのばらつき（分散）をどれだけうまく説明できているかを示す指標です。

R2=1−∑i=1n​(yi​−yˉ​)2∑i=1n​(yi​−y^​i​)2​

• 特徴: 値は通常0から1の範囲を取り、1に近いほどモデルがデータによく当てはまっている（説明力が高い）ことを示します。0の場合は、モデルが平均値を予測するのと同程度であることを意味し、負の値になることもあります（これは非常に当てはまりが悪いモデルです）。
• 注意点: 説明変数の数を増やすだけでR2の値は上がりやすくなる傾向があるため、自由度調整済み決定係数 (AdjustedR2) が用いられることもあります（G検定では R2 の基本概念が重要）。

G検定ポイント: 「モデルの当てはまりの良さを示す指標」「1に近いほど良い」という点をしっかり押さえましょう。計算式の分母（実際の値の分散）と分子（予測誤差の二乗和）の意味合いも理解しておくと良いです。

 ⑤ その他の指標 (MAPE, RMSLE) – 状況に応じた使い分け

• 平均絶対パーセント誤差 (MAPE: Mean Absolute Percentage Error): 誤差をパーセンテージで評価するため、異なるスケールのデータ間での比較などに使われますが、実際の値が0に近い場合に値が発散する欠点があります。
• 対数平均二乗誤差 (RMSLE: Root Mean Squared Log Error): 予測値と実際の値の対数を取ってからRMSEを計算します。予測値が小さい場合の誤差を相対的に大きく評価したい場合や、予測値と実際の値の比率を見たい場合に有用です。

G検定ポイント: MAPEやRMSLEは、MSE/MAE/RMSE/R2ほど頻出ではないかもしれませんが、名称と簡単な特徴（パーセント誤差、対数誤差）を知っておくと、より万全です。

 評価指標の使い分け【G検定対策ポイント】

• 基本: まずは RMSE や MAE で平均的な誤差の大きさを把握し、R2 でモデル全体の当てはまり具合を確認するのが一般的です。
• 外れ値の影響:
  • 外れ値の影響を小さく評価したい → MAE
  • 外れ値による大きな誤差を重視したい → MSE, RMSE
• 解釈のしやすさ: 誤差の大きさを直感的に理解したい → MAE, RMSE
• モデルの説明力: データ全体のばらつきをどれだけ説明できているかを見たい → R2

G検定では、特に MSE, RMSE, MAE, R2 の計算方法、意味、そして相互の違いが問われやすいです。それぞれの特徴をしっかり整理しておきましょう。

 ここで差がつく！回帰問題を解く上での注意点と対策

実際に回帰モデルを構築・運用する際には、いくつかの課題に直面することがあります。これらを知っておくことで、より精度の高いモデルを作成し、G検定の問題にも対応できるようになります。

 過学習 (Overfitting) – 訓練データへの適合しすぎに注意

モデルが訓練データに過剰に適合してしまい、訓練データに対する精度は高いものの、未知の新しいデータに対する予測精度（汎化性能）が低くなってしまう現象です。複雑すぎるモデルを使った場合や、データ量に対してモデルが複雑すぎる場合に起こりやすいです。

• 対策:
  • データを増やす: より多くのデータで学習させる。
  • モデルを単純化する: よりシンプルなモデルを選択する。
  • 正則化 (Regularization): モデルの複雑さにペナルティを与える手法（L1正則化(Lasso), L2正則化(Ridge)など）。線形回帰やロジスティック回帰、ニューラルネットワークなどで用いられます。
  • 交差検証 (Cross-Validation): データを分割し、訓練用と検証用を入れ替えながらモデルの汎化性能を評価する。
  • 早期終了 (Early Stopping): ニューラルネットワークなどで、検証データの誤差が悪化し始めた時点で学習を打ち切る。

G検定ポイント: 過学習の意味と、代表的な対策（正則化、交差検証）を理解しておくことが重要です。

 多重共線性 (Multicollinearity) – 説明変数同士の関係性

重回帰分析などで、説明変数同士の相関が非常に高い状態を指します。例えば、「部屋の広さ」と「部屋数」はどちらも家の大きさを反映するため、強い相関を持つ可能性があります。

• 問題点:
  • モデルの係数（どの変数がどれくらい影響するか）の推定値が不安定になり、解釈が難しくなる。
  • モデルの予測精度自体には必ずしも大きな影響を与えない場合もあるが、どの変数が重要かの判断を誤らせる可能性がある。
• 対処法:
  • 変数選択: 相関の高い変数の一方を削除する。
  • VIF (Variance Inflation Factor) の確認: 多重共線性の程度を測る指標。VIFが高い変数の削除などを検討する。
  • 主成分分析 (PCA): 相関のある複数の変数を、相関のない新しい変数（主成分）にまとめる次元削減手法。
  • 正則化: Ridge回帰（L2正則化）は多重共線性に対して比較的安定した結果を与えることがある。

G検定ポイント: 多重共線性の意味と、それがモデルの解釈に与える影響、対処法の基本的な考え方（変数選択、PCA、正則化）を知っておきましょう。

 特徴量のスケーリング – モデル学習への影響

説明変数（特徴量）の尺度が大きく異なると、モデルの学習がうまくいかないことがあります。特に、距離を計算するモデル（SVMなど）や、勾配降下法でパラメータを更新するモデル（線形回帰、ニューラルネットワークなど）は影響を受けやすいです。

• 例: 「年齢」（10〜80程度）と「年収」（300万〜2000万程度）をそのまま使うと、年収の影響が過大評価される可能性がある。
• 対策（前処理）:
  • 標準化 (Standardization): データの平均を0、標準偏差を1にする変換。 (値 – 平均) / 標準偏差
  • 正規化 (Normalization): データの値を0から1（または-1から1）の範囲に収める変換。 (値 – 最小値) / (最大値 – 最小値)

コードイメージ (scikit-learn):

Python

from sklearn.preprocessing import StandardScaler, MinMaxScaler

# 標準化

scaler_std = StandardScaler()

X_train_scaled = scaler_std.fit_transform(X_train) # fit_transformで学習と変換を同時に

X_test_scaled = scaler_std.transform(X_test)       # テストデータはtransformのみ

# 正規化 (0-1の範囲)

scaler_minmax = MinMaxScaler()

X_train_scaled = scaler_minmax.fit_transform(X_train)

X_test_scaled = scaler_minmax.transform(X_test)

G検定ポイント: なぜスケーリングが必要なのか、代表的な手法（標準化、正規化）の名称と概要を理解しましょう。

 外れ値 (Outlier) – 予測を狂わせる存在

データの中で、他の値から極端に離れている値のことです。入力ミスや測定エラーなどで発生することもありますが、実際に起こりうる稀なケースであることもあります。

• 問題点: 特に線形回帰やMSEのように二乗誤差を用いるモデルは、外れ値に引っ張られて予測線が大きく歪んでしまう可能性があります。
• 対処法:
  • 検出: 箱ひげ図や散布図での可視化、統計的手法（標準偏差、四分位範囲など）を用いる。
  • 処理:
    • 外れ値の原因を調査し、明らかなエラーであれば修正または削除する。
    • 削除が難しい場合は、外れ値の影響を受けにくいモデル（MAEを使う、ロバスト回帰など）を使用する。
    • 値を丸める（例: 上下1%の値を置き換えるなど）

G検定ポイント: 外れ値がモデル（特に線形回帰やMSE）に与える影響と、基本的な対処法（検出、削除/修正、ロバストな手法）を知っておくことが重要です。

 G検定突破のための最終チェックポイント

最後に、G検定合格に向けて、回帰問題に関する重要ポイントを再確認しましょう。

• シラバス上の位置づけ: 回帰問題は「機械学習の具体的手法」の中の「教師あり学習」の主要な項目の一つです。線形回帰、ロジスティック回帰（分類で多用）、ランダムフォレスト、ブースティング、SVM、ニューラルネットワーク、自己回帰モデルなどがシラバスに含まれています。
• 頻出モデル: 全てのモデルの概要を理解することが理想ですが、特に線形回帰（基礎として）、ランダムフォレスト、勾配ブースティング系（高精度モデルとして）、SVM、ニューラルネットワークは重要度が高いと考えられます。それぞれのメリット・デメリット、得意な状況を整理しましょう。
• 頻出評価指標: MSE, MAE, RMSE, 決定係数(R2) は計算方法、意味、使い分けを確実に理解してください。特にMSEとRMSE、MAEの違いは頻出です。
• 回帰と分類の違い: 何度も強調しますが、予測するものが「連続値」か「カテゴリ」かの違いを明確に区別できるようにしましょう。ロジスティック回帰の扱いは特に注意が必要です。
• 注意点: 過学習とその対策（正則化、交差検証）、多重共線性、スケーリングの必要性、外れ値の影響といった、モデル構築時の実践的な課題についても問われる可能性があります。

学習のヒント:

• 用語の暗記だけでなく、各モデルや評価指標が「なぜそうなるのか」「どういう時に役立つのか」という背景を理解するように努めましょう。
• この記事で紹介したような簡単なコード例を実際に動かしてみると、ライブラリの使い方や処理の流れのイメージが掴みやすくなります。
• G検定の公式テキストや問題集を活用し、実際の問題形式に慣れておくことが合格への近道です。

 まとめ – 回帰問題の理解を深めてG検定に挑もう！

今回は、G検定対策として機械学習の「回帰問題」について、基礎から応用、主要モデル、評価指標、注意点までを網羅的に解説しました。

回帰問題は、連続的な数値を予測するための強力なツールであり、G検定合格のためだけでなく、今後AI・機械学習を学び、活用していく上で非常に重要な知識となります。

この記事で学んだポイントをしっかり復習し、

• 回帰問題と分類問題の違いを説明できる
• 主要な回帰モデルの特徴と使い分けがわかる
• 代表的な評価指標の意味と違いを理解している
• 過学習などの注意点と対策を知っている

という状態を目指しましょう。

最初は難しく感じるかもしれませんが、一つ一つ丁寧に理解していけば、必ずマスターできます。この記事が、あなたのG検定合格と、その先のAIスキル習得の一助となれば幸いです。

学習を進める中で、疑問に思った点やさらに知りたいことがあれば、ぜひコメントで教えてください！ 応援しています！