ようこそ・イントロダクション

R による Supervised Learning：回帰

Nina Zumel and John Mount

Data Scientists, Win Vector LLC

回帰とは？

回帰：入力変数（「独立変数」）から数値の結果（「従属変数」）を予測する。

統計的な意味：結果の期待値を予測する。
一般的な意味：離散値ではなく、数値の結果を予測する。

回帰とは？

販売数はいくつになるか？ (回帰)
この顧客は商品を購入するか（はい/いいえ）？ (分類)
顧客はいくらで商品を購入するか？ (回帰)

例：鳴き声の頻度から気温を予測する

鳴き声の頻度から気温を予測する

鳴き声の頻度から気温を予測する

機械学習の観点から見た回帰

統計的マインドセット：データ生成プロセスを理解するためのモデリング
- エンジニアリングマインドセット：*精度よく予測するためのモデリング

機械学習：エンジニアリングマインドセット

練習しましょう！

R による Supervised Learning：回帰

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