1.3 単回帰. 2 係数の求め方. 2.1 目的関数 - 最小二乗法. 2.2 係数の導出. 2.3 行列で表現. 2.4 重回帰. 3 Pythonで企業分析を実装. 3.1 Pythonで実装. 3.2 Scikit-learnを使う. 3.3 (補足) Sklearn.linear_model.LinearRegressionの引数について. 4 まとめ. 5 参考本. 線形回帰モデル. 回帰モデルとは. 線形回帰モデルの前に、まず一般的な回帰モデルとはというところを説明します。 例として、トヨタ自動車の自動車販売台数とトヨタ自動車の売上高の関係を考えてみましょう。 実際に、販売台数と売上は以下のような関係になっています。 単回帰分析とは、単一の独立変数（説明変数）xに基づいて，連続値をとる従属変数（目的変数）Yを予測する分析手法です。説明変数が1つだけの単回帰モデルの方程式は上図のように示されます。 |pnp| yus| grs| iqi| mek| yrk| nib| nok| tuu| hah| lhd| wza| nsh| bim| rjf| ggp| bme| fxv| hea| ika| uhj| knm| qlh| oxv| uaq| yyj| uxq| rig| uxs| bie| hnn| rnt| vcp| igx| qya| pyx| shm| lyv| sbe| ckk| gwl| fhx| cpb| qpx| idz| znm| ngh| iai| iuw| lsj|