レグレッションとは？
れぐれっしょん
レグレッションとは、統計学や機械学習において変数間の関係を数式で表し、未知の値を予測する手法のことです。
レグレッション（回帰分析）とは、ある変数（目的変数）の値を、別の変数（説明変数）との関係式を使って予測・説明する統計的手法です。機械学習や数理統計の分野で広く活用されています。
最も基本的な形が線形回帰で、散布図上のデータ点に最もよく当てはまる直線（回帰直線）を求め、その方程式で新しい値を予測します。説明変数が1つの場合を単回帰、複数の場合を重回帰と呼びます。非線形な関係を扱う多項式回帰やロジスティック回帰など、多様な発展形も存在します。
具体的な活用場面として、以下のようなケースが挙げられます。
- 住宅の広さや立地から不動産価格を推定する
- 広告費と売上の関係を分析してROIを評価する
- 気温と電力消費量の関係から需要予測を行う
回帰分析の結果は決定係数（R²）と呼ばれる指標で評価され、0〜1の値が高いほどモデルの当てはまりが良いとされます。データサイエンスやAI開発の基礎となる重要な概念であり、理科・工学から経済・医学まで幅広い分野で応用されています。
使い方・例文
「気温と冷飲料の売上データにレグレッションを適用して、明日の気温から売上を予測する」といった場面で使われます。
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