learning皆さん、こんにちは。今回はエクセルでも機械学習で馴染みが深い、重回帰分析について学んでいければと思います。重回帰分析とは接線の傾きが0になるよう重み(w)で微分したときの、評価関数Lを求めることここでいう評価関数Lとは、予測値と実数値の二乗誤差したときの最小値を表します。重回帰分析は、複数の変数(x)に、接線の傾き0になるような重み(w)を掛け合わせて、yに対する各変数(x)の影響度(w)を測ろうとしているわけです。学んで、何とか分かりやすくお伝えしようと思っていたのですが、まだ無理なようです。重回帰分析を正しく理解するには、数学でいう2次関数、線形代数(スカラー/ベクトル/行列)、微分を学ぶ必要があります。これらを学んでからでないと単語の意味が分かりません。初級編/中級編これを見れば全て分かります。何を求めるの?何が分かるようになるの?重回帰分析で求めることが2つです。決定係数(モデルの精度)1に関してはyに対するそれぞれの変数xの影響度を計算します。これによって、この変数は重要だな、この変数は重要でないなの判断ができるようになります。2に関してはどうでしょうか。決定係数とは、データを重回帰分析しモデル化した際の、予測精度を表します。決定係数は0〜1で表されますが、そもそも重回帰分析をしたときに、この決定係数が0.7以上なければ効果的なモデルができなかったということです。重回帰分析で何が分かるようになるかというと、決定係数を見た上で問題なければ、yに影響を与えている変数(x)が何か分かるようになります。実習データは事前にインポートしておいて下さい。xとyで切り分けも行なっている前提で進めていきます。yデータ)#重みの確認model.coef_いかがでしたでしょうか。本来Pythonを使わないとかなり複雑な計算をする必要がありますが、たった数行で重回帰分析を実行することができました。今回私も重回帰分析を学んで分かったことは、「重回帰分析を一発で理解することはできない」ということです。重回帰分析に限らず、機械学習は全体像を捉えた上で、数学の知識や統計の用語などの予備知識を一つ一つ理解していく必要があるのだと思います。これは機械学習、ディープラーニングを学ぶ全ての人に当てはまるのではないでしょうか。理解できなくても全く落ち込む必要はないと思います。私も分からないながらにアウトプットしてさらに分からなくなるということを繰り返しています。いつか誰に聞かれて答えられるほど完全に理解したとき、改めてこのブログを読み返えしてみたいと思います。Tomoya)新しいことに挑戦するのが好きです。ブログは勉強とアウトプット用。me!新しいことに挑戦するのが好きです。ブログは勉強とアウトプット用。