線形回帰

線形回帰は、従属変数 (結果) と 1 つ以上の独立変数 (結果に影響を与える可能性のある要因) の間の線形関係を特定するために使用される統計分析の一種です。これは教師あり機械学習の一種であり、ラベル付けされたトレーニング セットからのデータに依存して予測を行うことを意味します。

線形回帰は、将来の傾向を予測し、データに基づいて意思決定を行うために使用されます。既知の結果や要因に基づいて、売上、収益、広告効果などの特定の変数の将来の価値を推定するために使用できます。また、特定のイベントが発生する可能性を推定するためのリスク分析や予測にも使用されます。

線形回帰は、データ ポイントに最もよく適合する直線を引くことによって機能します。この線は回帰直線と呼ばれ、データに基づいて予測を行うために使用できます。通常、独立変数と従属変数の間の関係の強さを測定する相関係数とともに使用されます。

線形回帰アルゴリズムは、金融、経済学、マーケティング、データ サイエンスなどの多くの分野で一般的に使用されています。このアルゴリズムは、予測分析、予測、回帰分析に使用できます。たとえば、病状や治療の傾向を特定するために医療分野でも使用されます。

線形回帰は、最も古くから最も広く使用されている統計手法の 1 つです。これはデータを分析し、予測を行うための強力なツールですが、データの根底にあるパターンを理解するための代替として使用すべきではありません。