回帰（機械学習）

回帰は、教師あり学習の代表的な課題の一つで、答えが数値になる問題を扱います。来月の売上、物件の価格、設備が故障するまでの時間などの予測が例です。答えが区分になる分類に対して、回帰は数値そのものを予測する点が違います。予測の当たり具合は、予測と実際の値の差（誤差）の大きさで確かめるのが一般的です。予測に使う要因（説明変数）と予測したい値（目的変数）の関係を見ることで、どの要因が結果に効いているかの手がかりにもなります。ただし、関係があっても原因であるとは限らないため、施策の判断に使うときは業務の知見と合わせて解釈することが大切です。