回帰（Regression）とは？-AI関連の用語集【クラベルAI】-

回帰（Regression）

回帰とは、ある数値が、ほかの数値とどう関係しているかを式で表し、数値を予測する手法のことです。広さから家賃を、気温から飲料の売上を予測する、といった使い方です。1つの項目から予測する単回帰と、複数の項目を使う重回帰があります。種類を当てる分類とは別の課題で、どちらも教師あり学習に含まれます。

回帰（Regression）関連用語

回帰（Regression）に関連する単語は以下の通りです。

• 分類（Classification）種類を当てる仕事との違いは？→
• 線形回帰（Linear Regression）直線で関係を表す方法とは？→
• 最小二乗法（Least Squares Method）線はどうやって引く？→
• ロジスティック回帰（Logistic Regression）名前は回帰でも分類をする手法とは？→
• RMSE（二乗平均平方根誤差）予測の外れ具合はどう測る？→
• 決定係数（Coefficient of Determination）当てはまりの良さを表す数字は？→

回帰（Regression）で知っておくと得する有益情報

回帰は、数値の予測の基本です。使うときの要点を3つにまとめました。

• 関係を式で表せるどの項目が、結果にどれだけ効くかを、式の係数から読み取れます。
• 範囲の外は当たりにくい学習したデータの範囲を外れた値の予測は、当たりにくくなります。
• 外れ値に引っ張られる極端な値が混ざると、線がずれます。事前に確認します。

回帰の主な種類

予測の範囲と外れ値に気をつけて、まず単純な式から試しましょう。

回帰（Regression）やさしい解説

回帰って、なんで「回って帰る」なの？

名前は昔の研究の名残で、今は気にしなくて大丈夫です。数値と数値の関係を、式にして予測する方法だと覚えてください。

点が散らばった図に、全体に合う線を1本引くイメージです。

仕事に置き換えると、過去の気温と飲料の売上を並べて、「気温が1度上がると売上が何個増えるか」を式にします。明日の予報の気温を入れれば、売上の見込みが出ます。仕入れの量を決める助けになります。ただし、イベントなど他の要因は式に入っていないので、注意しましょう。

回帰（Regression）についてのみんなの疑問

分類とどう使い分けますか？

当てたいものが数値なら回帰、種類なら分類です。同じ売上でも、「何円か」は回帰、「目標を達成するか」は分類で扱えます。目的に合わせて選びます。

予測が外れるのはなぜですか？

ほかの要因がある、データが少ない、範囲の外を予測しているなどです。外れた原因を調べると、追加すべき項目が見つかります。誤差の大きさは、RMSEなどの指標で測れます。

Excelでもできますか？

できます。散布図に近似曲線を引く機能でも、単回帰を試せます。関数でも傾きや切片を求められます。複数の項目を使う場合は、分析ツールやPythonを使うと便利です。

AI関連の用語集【まとめ】

AI関連の用語集が気になる方のために、用語集一覧を作成しました。AIに関する学びを深めたいとお考えの方は、ぜひご覧ください。

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