回帰問題

回帰 (Regression)

回帰とは、株価分析のように、連続するデータの予測を行うときなどに使う。

主に数値を扱うとき。

例えば、そのデータの特徴量の傾向をみて(座標上に線を書いて)、具体的な数字を出す（線上から割り出す）、予測するのが回帰である。

〇回帰問題とは

ではそもそも回帰問題ってなんでしょうか？回帰問題とは数値を予想する問題のことです。学習時に入力データと出力データから対応する規則を学び、未知の入力データに対して適切な出力結果を生成する手法です。教師あり学習と言えますね。

〇回帰問題の分類

①線形回帰

Y = ω0 + ω1 x1 + ω2 x2 + ・・・ +ωp xp

のような式に対して(ω0,・・・・,ωp)を求める問題として定式化されています。求めるべき対象が線形であるわけで必ずしも1次式であることを意味しないということに注意すべきです

②非線形回帰

線形以外のすべての回帰です

③単回帰

入出力の関係が1変数で成り立つ式を想定して解く回帰のことです。変数が一つであればよいので上記の線形/非線形の2つの可能性が単回帰にはあります

④重回帰

2変数以上を使うことを想定した回帰のことで同じく線形/非線形の2つの可能性があります