A正解
回帰
正解。回帰は、連続的な数量（使用量・売上額・気温など）を予測する教師あり学習のタスクです。本問は『計画にそのまま使える具体的な数量』、つまり連続値の出力が要件のため、回帰が該当します。
ある電力会社が、気温・曜日・過去の使用実績を特徴量として翌日の電力使用量を予測し、発電計画の立案に使うモデルを構築します。使用量を「多い / 少ない」のような区分で判定するのではなく、計画にそのまま使える具体的な数量を出力する必要があります。このタスクの種別として最も適切なものはどれですか。
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正解A
解説
連続値を予測するタスクの種別を選ぶ問題。
- 1「翌日の電力使用量を予測」予測対象は 連続的な数量 である
- 2「計画にそのまま使える具体的な数量」出力が数値＝回帰タスク（区分なら分類）
B不正解
分類
分類は、入力を「多い / 少ない」のような離散カテゴリに割り当てるタスクです。
本問では区分の判定では足りず、計画にそのまま使える具体的な数量の出力が要件と明示されているため、分類では要件を満たしません。
C不正解
クラスタリング
クラスタリングは、ラベルのないデータを似たもの同士のグループに分ける教師なし学習のタスクです。
本問は過去の使用実績という正解値を使って将来の値を予測する教師あり学習の問題で、グループ化では要件を満たしません。
D不正解
異常検知
異常検知は、通常と大きく異なるデータ（外れ値・不正など）を見つけるタスクです。
本問は通常時の使用量そのものを予測して計画に使うケースで、異常の検出では要件を満たしません。
ポイント
タスク種別は出力で見分けます。
・回帰: 連続値（金額・使用量・気温）を予測。
・分類: カテゴリ（多い/少ない、スパム/非スパム）を予測。
・クラスタリング: ラベルなしで集団に分ける（教師なし）。
同じ予測でも『区分で十分か、数量そのものが必要か』という要件が、分類と回帰を分けるポイントです。