機械学習 データ分析の基本!線形回帰を解説
- 線形回帰とは線形回帰とは、あるデータと別のデータの関係性を、グラフ上に引いた直線で表すことで分析する手法です。世の中には、一見複雑そうに見える現象でも、実はシンプルな法則に従っていることがあります。 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。気温が上がればアイスクリームの売上も伸び、気温が下がれば売上も減る、といったように、2つのデータの間には関係性がありそうです。線形回帰を使うと、この関係性を直線的な式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」と呼び、それぞれのデータの組み合わせをグラフ上にプロットしていきます。そして、プロットされたデータに最もフィットするような直線を求めるのです。この直線を表す式のことを「回帰式」と呼びます。回帰式を求めることで、未知の気温データに対しても、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、過去のデータから得られた回帰式に、明日の予想気温を代入すれば、明日のアイスクリームの売上を予測できるのです。線形回帰は、マーケティングや金融、医療など、様々な分野で応用されています。複雑な現象を単純化して分析できるため、データ分析を行う上で非常に強力なツールと言えるでしょう。
