回帰（Regression）
回帰（Regression）とは、与えられたデータをもとに数値を予測するための機械学習手法の一つです。分類がデータをカテゴリに分けるのに対して、回帰（Regression）は連続的な数値を予測するために使われます。例えば、住宅の価格をその広さや立地などの特徴から予測する場合や未来の売上を過去のデータから予測する場合に回帰が利用されます。
最も基本的な手法は線形回帰で、これはデータと予測値が直線で表されるという前提でモデルを作る方法です。より複雑なパターンを捉えるために、多項式回帰や非線形回帰といった手法もあります。
回帰分析は、ビジネス、経済、エンジニアリングなど、数値をもとに意思決定が行われる多くの分野で利用されています。
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。
- 線形回帰（Linear Regression）
- 非線形回帰（Nonlinear Regression）
- 残差（Residual）
- 予測モデル（Prediction Model）
回帰（Regression）やさしい解説
回帰（Regression）とは、あるデータをもとにして「次に起こりそうなこと」を数値で予測する方法です。例えば、家の大きさや場所の情報を使って、その家の価格がどれくらいになりそうかを予測することができます。また、過去の売上データを使って「来月の売上がどのくらいになりそうか」を予測するのも回帰の一例です。
簡単に言うと、回帰は「これくらいのデータがあれば、次にこれくらいになるだろう」という予測を立てる技術です。
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