?2019年12月31日SHAREツイートシェアはてブLINEPocket回帰分析とは、ある数値の結果を別の数値のを使って説明する手法のことです。求めるために使われる数値のことを説明変数と呼びます。f(X)というモデルを当てはめるて分析する事です。fとはfunction(関数)のことで、説明変数(X)を関数に与えることで目的変数(Y)を求めることができます。例として、目的変数をアイスの売上とします。このアイスの売上を求める際の説明変数として考えられるのは、気温・天気などが考えられます。様々なモデルを使って分析を行います。Bというものがあります。これは単回帰分析とも呼びます。単回帰分析は、目的変数を求めるのに1つの説明変数を使います。アイスの売上を単回帰分析に当てはめると、アイスの売上は気温との関係がありそうなので単回帰分析ができると言えます。以下のようなアイスの売上と気温のデータがあったとします。見た感じ、売上と気温の関係が分かりにくいです。これをグラフにすると気温が上がるとアイスの売上も上がっていることが分かります。いうものがある一方で、複数の説明変数を使う重回帰分析というものもあります。単回帰分析は1つの目的変数を1つの説明変数で求めました。これに対して重回帰分析は、1つの目的変数を複数の説明変数で求めます。売上に関係していると考えることができます。難易度が上がりましたね。実際に分析をしようとしたときには、目的変数を求めるために関係のありそうな説明変数を自分で探す必要があります。関係がありそうなデータを収集していく必要もあるのですが、データを分析できる形に変更する必要があったりします。データの選定、データの収集は重要な作業と言えます。Playground】ニューラルネットワークの仕組みを理解しようこの記事を書いた人tomo会社員・エンジニア・ブロガー・キャンパー・Youtuber・投資家。できることは何でもやる。このブログが自分のためにも、皆さんのためにもなればと思います。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。*サイト次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。上に表示された文字を入力してください。)」の使い...次の記事iPadで2つのPDFを同時に見る方法を紹介tomo会社員・エンジニア・ブロガー・キャンパー・Youtuber・投資家。できることは何でもやる。このブログが自分のためにも、皆さんのためにもなればと思います。