教師あり学習における代表的タスクである「分類（Classification）」と「回帰（Regression）」の違いに関する記述として、最も適切なものを1つ選択してください。
出典生成AIパスポートオリジナル模擬試験
ア
分類は「中古車の適正取引価格」や「明日の予想最高気温」のような連続的な実数値を予測するタスクであり、回帰は「メールがスパムか通常か」のような離散的なクラスを判定するタスクである。
イ
分類はあらかじめ定義された離散的なクラスやカテゴリ（カテゴリカル変数）を予測するタスクであり、回帰は実数値などの連続的な数値データ（連続変数）を予測するタスクである。
ウ
分類タスクの代表的な評価指標には平均二乗誤差（MSE）や決定係数（R2）が用いられ、回帰タスクの代表的な評価指標には適合率（Precision）や再現率（Recall）、F1スコアが用いられる。
エ
画像認識における「写真に写る動物が犬か猫かの判定」は回帰タスクの典型例であり、センサー値に基づく「工場の機械設備があと何時間稼働できるかの寿命予測」は分類タスクの典型例である。