線形回帰は複雑な用語のように聞こえるかもしれませんが、本質的には、2 つの変数間の関係を理解して予測するのに役立つ便利なツールです。
線形回帰はどうなるのでしょうか?
線形回帰の本質は、グラフ上の一連の点に最もよく適合する線を見つけることです。この線は予測を行うのに役立ちます。チャート上に点をプロットすることを想像してください。傾向を把握しているのです。
魔法の方程式:
すべてのラインは線形関数 Y = mX + b で表されます。どこ：
-
Y: 私たちが予測しようとしているもの (体重など)。
-
X: 予測に使用しているもの (身長など)。
-
m: 線の傾き。
-
b: 線の始点。
どのように機能するのでしょうか?
次のように考えてください。大勢の人の身長とそれに対応する体重がわかっている場合、線形回帰はそれらの点を通る線を引きます。この線は、身長を知るだけで、新しい人の体重を推測するのに役立ちます。
実際の例:
-
アイスクリームの売上と気温: 暑い日 (X)、より多くのアイスクリームが売れた (Y)
-
学習時間と試験のスコア: 学習時間が長くなるほど (X)、試験のスコアが高くなります (Y)。
＃＃＃ プロセス：
-
データを収集する: 身長や体重など、研究対象に関する情報を取得します。
-
線を引く: 線はグラフ上の点を結びます。これは、反復プロセスであることも、正確なソリューションを使用することもできます。
-
予測を行う: 線を使用して、ある事柄を別の事柄に基づいて予測します。
なぜそれが重要なのでしょうか?
予想！これは、既存のパターンに基づいて結果を推測するのに役立ちます。
これは、より高度なデータマジックの基盤です。
＃＃＃ 注意：
関係がある程度ストレートな場合に最も効果的です。それがあちこちにある場合、事態は困難になる可能性があります。
