線形回帰モデルについて、あなたはどれくらい答えられますか？ - Qiita

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 🔹 基礎レベル（初級） Q1. 回帰問題とは何か、分類問題との違いは？ 解答例： 回帰問題とは連続値を予測するタスクのことで、例えば住宅価格や気温予測などがあります。 分類問題はカテゴリを予測するタスクで、「犬・猫」「陽性・陰性」などの離散的な結果を予測します。 Q2. 線形回帰モデルで最も重要な前提条件は何か？ 解答例： データと目的変数の関係が線形であることです。実際は必ずしも線形でないことも多く、非線形モデルや特徴量変換が必要になります。 Q3. 回帰モデルの評価指標を挙げてください。 解答例： RMSE（Root Mean S