学習させるので、予測する値もg(x)の変換を通した上になります。対応していることに注意してください。(例のごとく、オレンジが予測の線です)線形回帰とてもいい感じです。スコアを見ると、0.9827344861326368ととても当てはまりが良いことがわかると思います。まとめ今回は線形でない関係を持つデータをうまいこと線形に変換し、線形回帰で扱う方法についてまとめました。関数を見つけ出すことさえできれば、難しいデータも線形モデルとして扱えるのは非常に重要なことだと思います。t.marufeuille.dev前回のエントリの実装編です。(1)認定はてなブログをはじめよう!marufeuillexさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告するスターをつけました引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。