Automated Machine Learning

回帰と分類

一般に教師あり機械学習には、回帰と分類という 2 種類の予測問題があると言われています。回帰の問題とは、価格や重量などの連続する数値を予測するものです。一方、分類の問題は値を離散するカテゴリ（「yes または no」、「赤または青」、「購入、売却または保留」など）に分類します。

DataRobot には複数の回帰手法が導入されています。その手法は最も単純なもの（線形回帰）から複雑な伝統的統計回帰モデル、さらにはより複雑な勾配ブースティングやニューラルネットワークまで多岐にわたります。このプラットフォームでは単純な二値の分類問題だけでなく、複雑な多値分類の問題も解決でき、最大100種類のカテゴリへの分類が可能です。顧客が次に購入しそうな商品や顧客離れを生む原因を高い精度で予測できたら、すばらしいと思いませんか？DataRobot があればこのような機械学習モデルの作成も簡単に自動化できます。その高い透明性から、なぜそのような予測が出力されたのかを理解しやすく、安心して予測を使用することができます。