Pythonで学ぶ 基礎からの機械学習入門(4) 教師あり学習・回帰に挑戦してみよう回帰とは 前回は、教師なし学習の1つであるクラスタリングを扱い、機械学習の世界へと足を踏み入れました。教師なし学習では探索的にデータの規則性を見つけるのには適していますが、正解を定義することが難しく、あくまでも主観的な手法であることをお伝えしました。 そこで、今回からは正解データが用意されている教師あり学習に取り組んでいきます。第1回でも説明したように、教師あり学習は、「回帰」と、「分類」に分けられます。今回は、連続値の予測手法である「回帰」に挑戦していきましょう。 データの準備 連続値とは、売上、気温、家賃のように、数値として表現できるものです。今回は人口密度、総生産額、コンビニの数などから、家賃を予測してみましょう。データは、総務省統計局の統計データ、「社会生活統計指標－都道府県の指標－」から必要データを抽出したものを用意しました。 「社会生活統計指標－都道府県の指標－」(総務省統計局
