アルゴリズム 機械学習入門：線形回帰を分かりやすく解説
- 線形回帰とは線形回帰とは、観測されたデータの関係性を直線で表す統計的な手法です。例えば、気温とアイスクリームの売上の関係を考えてみましょう。気温が上がるとアイスクリームの売上も伸びるという傾向が見られることがあります。これは、気温とアイスクリームの売上の間に何らかの関係性があることを示唆しています。線形回帰を用いることで、この関係性を数値化し、直線で表すことができます。具体的には、気温を「説明変数」、アイスクリームの売上を「目的変数」として、両者の関係を直線の方程式で表します。この方程式は、一般的に -y = ax + b- の形で表されます。ここで、yは目的変数（アイスクリームの売上）、xは説明変数（気温）、aは傾き、bは切片と呼ばれるパラメータです。線形回帰は、観測されたデータに基づいて、最も適切なaとbの値を算出します。こうして得られた直線を用いることで、気温からアイスクリームの売上を予測することが可能になります。例えば、気温が30度の時のアイスクリームの売上を予測したい場合、得られた直線の方程式にx = 30を代入することで、予測値を得ることができます。線形回帰は、そのシンプルさから、様々な分野で広く用いられています。例えば、経済学では需要予測、マーケティングでは広告効果の測定、医療では病気のリスク予測などに活用されています。
