機械学習では大量のデータを分析して、今後の事を予想します。二項目分析や多項分析を用いる事もありますが、具体的な値の予想をする場合に使われるのが回帰分析です。回帰分析は基礎的なデータ分析方法で、目的変数と説明変数間の関係式を求めて将来の事を予測します。変数の数によって、単回帰分析と重回帰分析に分類されます。回帰分析は、複数の変数間の関係を明確にするために行います。2つの場合は、y=ax+bという関数によって、変数間の関係を表します。このように、データ間の関係を直線で表現する事を、特に線形回帰と呼びます。学習により回帰分析のモデルを構築した後は、モデルが有効なものであるかを評価する必要があります。使われたパラメータが適切であるか評価する指標などがあります。本サイト上に掲載されているまとめ記事が、毎週ステップメールで受け取ることもできます。