機械学習勉強記録 重回帰分析 - Qiita

回帰と分類 回帰とは、入力変数xに対して、数値yを予測するものです。 「賃貸物件の面積、駅からの距離などに対応する家賃のデータ」という「教師」があり、その教師のデータを使って、面積や距離を入力した時に、未知のyを予測します。 同じ教師あり学習に「分類」というものがありますが、それは、入力変数xに対してカテゴリyを予測します。 これは、「犬はこんな特徴、猫はこんな特徴」という教師があり、その教師データにしたがって、顔の形や体重などを入力した時に、未知の動物を犬と猫に分類するという感じです。 重回帰分析とは 重回帰分析は、1つの目的変数を複数の説明変数で予測するというものです。 教師あり学習の「回帰」で使われます。 式にすると以下のようになります。 *バイアス b を w0x0 と置いています。 具体例でわかりやすく 僕は「賃貸物件の家賃を予測する」という例で習ったので、その方法で説明します。