回帰問題は、お絵かきで例えると、
先生が「このネコはどれくらい大きいかな？」と聞いてくるようなものです。
コンピューターは、ネコの大きさを数字で表さなくてはいけない。
たとえば、「このネコは10センチメートルだよ」とかですね。
コンピューターが回帰問題を解く時は、
たくさんのネコの写真と、それぞれのネコの大きさ（数字）を見て、
ネコの大きさを予測する方法を学びます。
これは、家の価格を予測したり、ある物の重さを当てたりするのに使えますね。
A drawing analogy is used to illustrate the regression problem.
It is like the teacher asking, “How big is this cat?”
The computer must express the size of the cat in numbers.
For example, “This cat is 10 centimeters.”
When the computer solves a regression problem,
it learns how to predict the size of a cat by looking at pictures of many cats
and the size (number) of each cat.
This could be used to predict the price of a house or to guess the weight of a certain object.
回帰問題
連続値の予測：過去のデータから未来を予測する（売上予測、需要予測、株価予測など）
１つの予測：シングル出力回帰（家の価格）
複数の予測：マルチ出力回帰（感情分析）
Regression Problem
Continuous value forecasting: predicting the future from past data (e.g., sales forecasting, demand forecasting, stock price forecasting)
One prediction: single-output regression (house prices)
Multiple forecasts: multiple-output regression (sentiment analysis)
問題（7問）
問題1: 回帰問題とは何か、簡単に説明してください。
回帰問題とは、連続値（数値）を予測する問題のことです。たとえば、ネコの大きさを数字で予測したり、家の価格や物の重さを予測することなどが含まれます。
問題2: 回帰問題を解く際、コンピューターはどのように学習しますか？
コンピューターは、たくさんのデータ（例えば、ネコの写真とその大きさなど）を用いて、それらのデータから予測モデルを学習します。この過程で、過去のデータを基にして未来の値を予測する方法を学びます。
問題3: 回帰問題の応用例を2つ挙げてください。
家の価格の予測やある物の重さを当てることが回帰問題の応用例です。
問題4: 「シングル出力回帰」とは何ですか？
シングル出力回帰は、1つの連続値（数値）を予測するタイプの回帰問題です。例えば、ある家の価格を予測することが該当します。
問題5: 「マルチ出力回帰」とは何ですか、またどんな時に使われますか？
マルチ出力回帰は、複数の連続値を同時に予測するタイプの回帰問題です。例えば、文章からその文章の感情の強さと種類を複数同時に予測する場合などに使われます。
問題6: 回帰問題の予測値はどのような種類の値ですか？
回帰問題の予測値は連続値です。つまり、区切りのない数値（例えば、0から1の間のどんな数値でも取り得る）で表されます。
問題7: 回帰問題を解くことで、どのようなビジネス上の意思決定が可能になりますか？
回帰問題を解くことで、売上予測、需要予測、株価予測など、未来の数値を予測し、それに基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。これにより、資源の効率的な配分やリスクの管理、市場戦略の策定などに役立てることができます。
Questions (7 questions)
Question 1: Briefly describe what a regression problem is.
A regression problem involves predicting continuous values. For example, it includes predicting the size of a cat in numbers, the price of a house, or the weight of an object.
Question 2: How does a computer learn to solve a regression problem?
A computer learns to solve a regression problem by using a large amount of data, such as photos of cats and their sizes, to learn a predictive model. It learns to predict future values based on past data.
Question 3: Give two examples of applications of regression problems.
Predicting the price of a house or estimating the weight of an object are examples of applications of regression problems.
Question 4: What is single-output regression?
Single-output regression is a type of regression problem where one continuous value is predicted, such as predicting the price of a house.
Question 5: What is multi-output regression, and when is it used?
Multi-output regression predicts multiple continuous values simultaneously. For example, it is used when predicting the intensity and type of emotions from a piece of text.
Question 6: What kind of values are predicted in a regression problem?
In a regression problem, continuous values are predicted. These are uninterrupted numbers, meaning any value within a range, like between 0 and 1, can be predicted.
Question 7: How can solving regression problems aid in business decision-making?
Solving regression problems allows for the prediction of future numbers, such as sales forecasts, demand forecasts, and stock price predictions. This aids in business decision-making by enabling efficient resource allocation, risk management, and market strategy formulation.
