教師あり学習（きょしありがくしゅう）
最終更新：2026/4/25
教師あり学習とは、入力とそれに対応する正解のペアから学習する機械学習の手法である。
別名・同義語 指導学習supervised learning
ポイント
教師あり学習は、分類や回帰といった予測タスクに広く用いられ、学習データに正解ラベルが含まれる点が特徴である。
概要
教師あり学習は、機械学習における主要な学習パラダイムの一つであり、アルゴリズムがラベル付けされたデータセットから学習することで、入力データと出力データの間のマッピング関数を学習します。このアプローチは、予測モデリング、パターン認識、および意思決定タスクに広く適用されています。
学習プロセス
教師あり学習のプロセスは、通常、以下のステップで構成されます。
- データ収集: 入力データとそれに対応する正解ラベルのペアを含むデータセットを収集します。
- モデル選択: 適切な機械学習モデル（例：線形回帰、ロジスティック回帰、決定木、サポートベクターマシン、ニューラルネットワーク）を選択します。
- モデル学習: 収集したデータセットを使用して、選択したモデルのパラメータを調整します。このプロセスでは、モデルは入力データから特徴を抽出し、それらの特徴と正解ラベルの間の関係を学習します。
- モデル評価: 学習済みのモデルを、学習に使用していない別のデータセット（テストデータ）で評価します。これにより、モデルの汎化性能を評価し、未知のデータに対する予測精度を推定します。
代表的なアルゴリズム
教師あり学習には、様々なアルゴリズムが存在します。以下に代表的なものをいくつか示します。
- 回帰: 連続値を予測するタスクに使用されます（例：住宅価格の予測）。
- 分類: カテゴリカルな値を予測するタスクに使用されます（例：スパムメールの識別）。
- 決定木: データの特徴に基づいて、一連の決定ルールを構築し、予測を行います。
- サポートベクターマシン (SVM): データポイントを最も効果的に分離する超平面を見つけ、分類を行います。
- ニューラルネットワーク: 人間の脳の構造を模倣したモデルであり、複雑なパターンを学習することができます。
応用例
教師あり学習は、様々な分野で応用されています。