線形回帰をわかりやすく説明! 線形回帰モデル従属変数 (y) と 2 つ以上の独立変数 (x1、x2 ...) の間の関係 ❗️わかりやすくするために、単一の独立変数を使用した線形回帰について説明します。 数学的表現: y=mx+c どこ： - y は従属変数です。 - x は独立変数です - mは線の傾きです - cはy切片です コスト関数: ❗️目標は、すべてのデータポイントの予測値と実際の値の間の誤差を最小限に抑える、mとcの最適な値を見つけることです。 コスト関数は次のようになり、平均二乗誤差です。 MSE= 1/N∑(yi−(m*xi+c))**2 どこ： - N はデータ ポイントの数です。 - yi は i 番目のデータ ポイントの実際の値です。 - MXI+C は、i 番目のデータ ポイントの予測値です。 ...