教師あり学習の基本要件

問題

教師あり学習に必要な要素について、誤りを1つ選べ。

教師あり学習（Supervised Learning）は、入力データ（特徴量）とそれに対する「正解データ（教師ラベル）」のペアをセットでAIに与え、その対応関係（パターンやルール）を学習させる手法です。

学習済みのモデルを使って、正解がわからない未知のデータに対する予測を行います。

1. 特徴量と正解ラベルのペアが必要である

正しい：教師あり学習では、入力データ（特徴量）と、それが何であるかを示す正解（ラベル）の対応関係を学習することが必須の条件です。

2. 未知データの予測モデルを構築する手法である

正しい：既知のデータからパターンを学習（モデル化）し、将来の新しいデータに対して正解を予測することが主な目的です。

3. 正解ラベルがなくても学習できる

誤り：正解データを与えずに、データそのものの構造やグループ分けを学習する手法は「教師なし学習」と呼ばれます。

4. 分類と回帰の両方を含む

正しい：教師あり学習は、予測する正解ラベルの種類によって、離散的なカテゴリを当てる「分類」と、連続する数値を当てる「回帰」の大きく2つに分けられます。

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