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はじめに 単回帰分析の理論とPythonでの実装について簡単な解説によって、説明していく。 (※(注記)あくまで個... はじめに 単回帰分析の理論とPythonでの実装について簡単な解説によって、説明していく。 (※(注記)あくまで個人の見解であるため、内容に不備がある可能性もございます。) 目次 1. 単回帰分析とは? 2. 説明変数に最も当てはまりの良い1次関数を見つける 3. Pythonでの実装 4. まとめ 1. 単回帰分析とは? 単回帰分析とは、1種類のデータから最も当てはまりの良い関数を見つけ、その関数に未知データを適用することで予測を行う手法である。 では、単回帰分析の「回帰」とは何を示しているだろうか。 <回帰> 回帰とは、未知データからある数値を予測することを指す。 (例:身長、体重) ここで、機械学習では「回帰」という問題のほかに、「分類」という問題もある。 <分類> 分類とは、未知データからあるクラスに分類すること指す。 主に、0か1の分類は2値分類と呼び、複数のクラスに分類することを多クラ