【要約】「線形回帰」（数値予測）

カテゴリー：テクノロジー
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線形回帰の数値予測について、わかりやすくまとめてみました

導入

皆さんは、未来の売上や不動産価格を予測できたらいいなと思ったことはありませんか？そんなときに役立つのが「線形回帰」と呼ばれる機械学習の手法です。この手法は、データの傾向を捉えて将来を予測するのに非常に有効で、機械学習を学ぶ上で最初に習得すべき基本的なスキルでもあります。今回は、線形回帰の概要からPythonを使った実装までを解説します。

本文

1. 線形回帰とは何か？

線形回帰は、数値データの間の関係を直線で表現する手法です。例えば、気温とアイスクリームの売上の関係を考えると、気温が高いほど売上が増えるという傾向が見られるかもしれません。この関係を直線で表し、将来の売上を予測するのが線形回帰です。データをグラフにプロットし、最もよくフィットする直線を引くことで、予測を行います。これにより、様々なビジネスシーンでの数値予測が可能になります。

2. 単回帰と重回帰の違い

単回帰は、一つの要因が結果にどのように影響するかをモデル化する手法です。例えば、気温だけが売上に影響を与える場合に使われます。一方、重回帰は複数の要因が結果に与える影響を同時に考慮する手法です。例えば、賃貸物件の価格は、部屋数や築年数、駅からの距離など複数の要因によって決まります。重回帰を使うことで、より正確な予測が可能になります。

3. Pythonを使った線形回帰の実装

Pythonのライブラリ「scikit-learn」を使うと、線形回帰モデルの構築が簡単に行えます。まず、データセットを準備し、訓練セットとテストセットに分割します。次に、LinearRegression クラスを使ってモデルを訓練し、予測を行います。例えば、カリフォルニアの住宅価格データを使った例では、収入や築年数などの特徴量を入力し、住宅価格を予測するモデルが構築できま

す。

4. モデルの評価と改善

予測モデルが正確かどうかを評価するためには、決定係数（R²スコア）や平均二乗誤差（MSE）といった指標を使います。これにより、モデルの予測がどれだけ実際のデータに近いかが分かります。また、モデルの改善には、より多くのデータを収集したり、新しい特徴量を追加したりすることが有効です。例えば、より多くの経済指標や地域特性を加えることで、住宅価格の予測精度を向上させることができます。

5. 多重共線性とその対策

重回帰では、複数の特徴量が強い相関関係を持つ場合、モデルの精度が低下することがあります。これを多重共線性と呼びます。対策としては、相関行列や分散膨張係数（VIF）を計算して、相関の高い特徴量を特定し、必要に応じて削除する方法があります。例えば、部屋数と寝室数が高い相関を持つ場合、どちらか一方だけを使用することが一般的です。

まとめ

今回の内容で、線形回帰の基本的な仕組みとPythonでの実装方法が理解できたと思います。線形回帰は、データを使った数値予測の最初のステップとして非常に有用です。さらに進んで、より高度な機械学習手法や、さまざまなデータセットを使った実践的な分析に挑戦してみましょう。

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