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線形回帰

線形回帰とは、データ群をy = ax + bのような線形関数を用いて表現することです。

勿論完璧に再現することはできず、誤差が生じます。線形回帰では一般的に最小二乗法を用いてこの誤差を最小化していきます。

クイズ

以下の文章を読み,空欄(ア)に最もよく当てはまる選択肢を1つ選べ. 入力データに対して離散値であるカテゴリーを予測する分類問題に対して,入力データから連続値である数値を予測するタスクを(ア)問題といい,例えば過去の売り上げから将来の売り上げの予測などがこれにあたる.
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    入力値から数値(連続値)を予測するタスクを回帰問題といいます.例えば線形回帰ならば,与えられたデータ分布に対して最も当てはまりのいい直線を学習します. (参考:G検定公式テキスト 第2版 第4章 4-1 P121) (参考:G検定公式テキスト 第1版 P94-95)

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