IPFactory Advent Calender 2022 24日目の記事です。 重回帰分析 重回帰分析とは機械学習モデルを作成する際の説明変数（特徴量）が二つ以上存在する回帰分析を意味します。 また、説明変数が一つである回帰分析を単回帰分析と呼びます。 多重共線性 多重共線性とは重回帰分析の際の説明変数（特徴量）の中に相関の高い組み合わせが存在することです。 説明変数は他にも様々な呼び方が存在します。 特徴量 独立変数 予測変数 説明変数は独立変数とも呼ばれるように他の説明変数と相関があってはいけません。 では、なぜ説明変数との間に相関があってはいけないのでしょうか。 コードを見ながら解析していきたいと思います。 #pandasのimport from google.colab import drive drive.mount('/content/drive') import pand