最小二乗法で回帰式が2次関数になったらどうする？ 重回帰分析の計算も
機械学習の最も基礎的な手法が最小二乗法だ。この特集では、Pythonで最小二乗法のプログラムを実装することで、その仕組みを学んでいく。 ここまで、回帰式は「y ＝ ax ＋ b」という1次関数でした。実は、回帰式は2次関数でも3次関数でもよいのです。ここでは、回帰式が2次関数の場合の最小二乗法を考えましょう。 2次関数の回帰式は次のようになります。
機械学習の最も基礎的な手法が最小二乗法だ。この特集では、Pythonで最小二乗法のプログラムを実装することで、その仕組みを学んでいく。 ここまで、回帰式は「y ＝ ax ＋ b」という1次関数でした。実は、回帰式は2次関数でも3次関数でもよいのです。ここでは、回帰式が2次関数の場合の最小二乗法を考えましょう。 2次関数の回帰式は次のようになります。
［データ分析］重回帰分析による予測（線形回帰、多項式回帰） ～ 年式、走行距離、排気量から中古車の価格を予測
筆者紹介： IT系ライターの傍ら、非常勤講師として東大で情報・プログラミング関連の授業を、一橋大でAI関連の授業を担当。書道、絵画を経て、ピアノとバイオリンを独学で始めるも学習曲線は常に平坦。趣味の献血は、最近脈拍が多く99回で一旦中断。さらにリターンライダーを目指し、大型二輪免許を取得。1年かけてコツコツと貯金し、ようやくバイクを購入（またもや金欠）。 前回は単回帰分析により、説明変数xの値から目的変数yの値を予測するための回帰式を求めたり、回帰式を基に予測を行ったりしました。 今回は、説明変数が複数ある場合の重回帰分析に取り組みます。図1の例であれば、年式が説明変数x1、走行距離が説明変数x2、排気量が説明変数x3となり、本体価格が目的変数yとなります。図1のデータでは実際のメーカーや車種の名称が使われていますが、本体価格などの値は架空のものです。 図1 重回帰分析を利用して中古車の価
前回はブランドエクイティについてお話ししました。今回のテーマは「重回帰分析」です。重回帰分析という言葉自体はかなり知られており、大きな期待値をかけられることが多い分析手法なのですが、実務上は数値がうまく出ないこともあります。なぜ、そうなるのか。プランニングで重回帰分析を採用するかどうか判断する際に知っておいた方がいいことについてお話しします。では、始めましょう。 期待値の大きい手法「重回帰分析」 重回帰分析は、2つ以上の変数を持つデータの中の関連性を分析する多変量解析の一つです。広告においては、「売上」などの成果（目的変数と言います）に対し、それに影響を与えると考えられる「広告A」「広告B」「広告C」などの要素（説明変数と言います）がそれぞれどのくらい貢献したのかを推計するという分析になります。 テレビやデジタルなど様々な広告手法がある中で、何がどれだけ売上に貢献したのかを分析したいという
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第10回 「重回帰分析」ご使用上の注意（前編） | AdverTimes.（アドタイ） by 宣伝会議