AIF-C01#14(fundamentals-ai-ml)
AIの専門家が、花弁の長さ、幅、がくの長さ、幅に基づいて花の分類を予測したいと考えています。 この要件を満たすアルゴリズムはどれですか？
正解：A
正解の根拠
k-NN (K 最近傍) は新規サンプルに近い k 件の既知ラベル付きサンプルから多数決でクラスを決定する分類アルゴリズムです。アヤメ分類のように少数の数値特徴量で多クラス分類を行う典型的な教師あり学習タスクに適しており、SageMaker の組込みアルゴリズムとしても提供されています。
主要アルゴリズムの用途
| アルゴリズム | 用途 |
|---|---|
| k-NN | 分類/回帰 |
| K-Means | クラスタリング (教師なし) |
| ARIMA | 時系列予測 |
| 線形回帰 | 連続値回帰 |
不正解の理由
- B: K-Means は教師なしクラスタリング手法で、ラベル付きデータからの分類タスクには本質的に異なる用途です。
- C: ARIMA は時系列の自己回帰予測モデルで、独立サンプルの分類には設計目的が合いません。
- D: 線形回帰は連続値の予測手法で、離散カテゴリの分類タスクには直接適用できません。
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