教師あり学習

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教師あり学習(きょうしありがくしゅう, Supervised learning)とは、機械学習の手法の一つである。事前に与えられたデータをいわば「例題(=先生からの助言)」とみなして、それをガイドに学習(=データへの何らかのフィッティング)を行うところからこの名がある。

典型的なものとして分類問題と回帰問題がある。たとえば最も簡単な分類問題である2値分類問題では、訓練データ(例題)が、典型的にはベクトルとラベルの組として、({\bold x}_1, y_1), ({\bold x}_2, y_2), ... のように与えられる。ここで、y_i は0または1の2値を取るラベルで、{\bold x}_ii 番目のデータの座標を表す。そして「学習」とは、これらのデータに何らかの基準でもっとも合う関数関係 y=f(x) を求めることである。回帰問題でもほぼ同様で、違いは y_i が離散値の代わりに実数値を取るということである。

このような関数関係が求められれば、未知のデータ {\bold x} にそれを適用して、予言 y = f({\bold x}) を与えることができる。分類問題であればこれを分類器、回帰問題であればこれを回帰曲線などと称する。

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