分類と回帰を覚える！G検定対策ソングで用語をマスターしよう

はじめに

G検定では、機械学習の基本用語である「分類」「回帰」「クラスタリング」などの違いや定義が頻出します。
これらは単語が似ていたり意味が抽象的だったりするため、初学者は混同しやすく、選択肢を間違えがちです。
そこで本記事では、AIが生成した楽曲を使って、重要用語の違いや定義をリズムに乗せて覚える方法をご紹介します。

AIを活用した楽曲制作

この楽曲『分類と回帰のうた』は、歌詞の作成にChatGPT、作曲にSuno AIという生成AIツールを活用して制作しました。
音楽スタイルは、教育向けのエレクトロファンク調で、女性ボーカルによる明瞭な発音と、科学的かつ直接的な表現を特徴としています。
試験で間違えやすい用語の意味や使い方を明確にリズムで記憶できるように設計しています。

タイトル・歌詞の紹介

♪ 分類と回帰のうた

分類問題はカテゴリーを予測　出力は離散値
教師ありで分類は　事前に決めたクラスに分ける
二つのクラスで二値分類　シグモイド関数使う
ロジスティック回帰で確率出して　閾値で決まる二値化
回帰問題 連続値予測　出力は連続値
線形回帰は重み付き和で　連続値予測する
サポートベクターマシン　決定木 ニューラルネットも　分類も回帰も使える
多クラス分類 ３以上　ソフトマックス使う
クラスタリングは教師なし　データ構造からクラスタ導く
分類問題はカテゴリーを予測　回帰問題は連続値を予測
多クラス分類はソフトマックス使う　二値分類 シグモイド　多クラス ソフトマックス

楽曲の視聴

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Suno AI

分類と回帰のうた（Suno AI）

歌詞の解説

分類問題はカテゴリーを予測

分類とは、入力されたデータがあらかじめ決められたカテゴリ（クラス）のどれに当てはまるかを予測するタスクです。
例としては「メールがスパムかどうか」や「患者が病気かどうか」などがあります。

出力は離散値

離散値とは、取り得る値があらかじめ限られているようなデータです。
「はい／いいえ」や「赤／青／緑」などのように、明確に区切られたカテゴリを指します。

教師ありで分類は

分類は教師あり学習に分類されます。
これは、学習時に正解ラベル（教師データ）が与えられている学習方法です。

事前に決めたクラスに分ける

分類は、学習前に定義されたクラス（例えば「スパム／非スパム」など）に基づいて予測を行います。
未知のグループを探すのではなく、ラベルに基づいて分類します。

二つのクラスで二値分類

分類対象が2つのクラス（例えば「〇／×」や「スパム／非スパム」）で構成されるものを二値分類と呼びます。

シグモイド関数使う

二値分類でよく使われるのがシグモイド関数です。
これは、入力値を0〜1の範囲に変換し、確率として解釈できるようにします。

\(
\sigma(x) = \frac{1}{1 + e^{-x}}
\)

この値を0.5などの閾値と比較することで、「1」か「0」かを判定します。

ロジスティック回帰で確率出して

ロジスティック回帰では、シグモイド関数を使ってクラス1である確率を出力します。
例えば、あるメールがスパムである確率が0.8（80％）と出れば、「スパム」と判定される仕組みです。

閾値で決まる二値化

最終的な判断は、得られた確率が閾値（たとえば0.5）を上回るかどうかで決まります。

回帰問題連続値予測

回帰問題は、数値などの連続した値を予測するタスクです。
例：気温、株価、身長など。

出力は連続値

連続値とは、「ある値とある値の間に無限の数が存在する」ようなデータを指します。
例：18.4度、5.78kgなど。

線形回帰は重み付き和で

線形回帰は、入力に対して重み付き和を計算するモデルです。
数式で表すと次のようになります。

\(
y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + \dots + w_n x_n + b
\)

ここで x_i は特徴量、w_i はその重み、b は切片です。
すべてを掛け合わせて足し合わせることで予測値 y を得ます。

サポートベクターマシン・決定木・ニューラルネットも分類も回帰も使える

これらのモデルは、設定によって分類にも回帰にも利用できます。
例えばSVMは分類でマージン最大化、回帰では誤差の幅を最小にするような仕組みで使われます。
ニューラルネットワークは、出力層の構成を変えることで柔軟に対応可能です。

多クラス分類３以上

クラスが3つ以上ある場合、それは「多クラス分類」と呼ばれます。
例：手書き文字（0〜9）など。

ソフトマックス使う

多クラス分類では、ソフトマックス関数が使われ、全クラスの中でどれに該当するかを確率として出力します。

\(
\text{softmax}(z_i) = \frac{e^{z_i}}{\sum_j e^{z_j}}
\)

出力された値は全体で合計1となり、それぞれのクラスに属する確率を示します。

クラスタリングは教師なし

クラスタリングは、ラベルのないデータをグルーピングする手法で、教師なし学習に該当します。
分類とは異なり、学習データに正解ラベルが存在しません。

データ構造からクラスタ導く

クラスタリングは、データの距離や分布の構造に基づいて、自動的に似ているもの同士をまとめます。
例：購買履歴から似た購入傾向のユーザーをグループ化する、など。

楽曲に込めたメッセージ

この楽曲では、分類・回帰・クラスタリングの最重要キーワードをリズムに乗せて記憶に定着させます。
試験中に迷いやすい「分類とクラスタリングの違い」「二値分類と多クラス分類の識別」「関数の使い分け」などを、一度聞けば思い出せるように構成しています。
暗記ではなく「理解と再現」に繋がるよう、歌詞は定義ベースで作成しています。

まとめ

G検定では、分類・回帰・クラスタリングの違いと、それぞれの使われ方を正確に理解しておくことが非常に重要です。
本楽曲を活用することで、記憶に残るだけでなく、試験中にも思い出しやすい学び方が可能になります。
ぜひ「分類と回帰のうた」で、用語の理解と得点力を一気に高めましょう。