機械学習 機械学習の基礎: 線形回帰モデル入門
- 線形回帰とは線形回帰とは、観測されたデータ間の関係性を直線で表す統計的な手法です。例えば、気温とアイスクリームの売上の関係を分析する場合、気温が高いほどアイスクリームの売上も伸びるという関係を直線で近似的に表すことができます。この手法を用いることで、一方の変数の値からもう一方の変数の値を予測することが可能になります。例えば、気温とアイスクリームの売上の関係を表す直線が得られれば、気温からアイスクリームの売上を予測することができます。この直線を表す式は、一般的に -y = ax + b- という形式で表されます。この式において、-x- は説明変数（例気温）、 -y- は目的変数（例アイスクリームの売上）と呼ばれます。 -a- は傾き、-b- は切片と呼ばれるパラメータであり、これらの値は観測データに基づいて決定されます。傾き -a- は、説明変数 -x- が1単位増加したときに、目的変数 -y- がどれだけ変化するかを表しています。例えば、気温が1度上昇するとアイスクリームの売上が何個増えるかを示します。切片 -b- は、説明変数 -x- が0のときの目的変数 -y- の値を表しています。線形回帰は、データ分析の基礎となる手法であり、様々な分野で広く用いられています。その中でも、マーケティングや金融などの分野においては、売上予測や株価予測など、将来の予測に役立てられています。
