12 ボストンデータセットによる多変数回帰

5 ビール売上本数の予測」では、最高気温とビールの売上本数が比例関係にあるととらえ、最高気温を説明変数、売上本数を目的変数として、直線の方程式を得ることで、データにない最高気温の日の売上本数を予測しました。この方法は単回帰分析と呼ばれます。

これに対し、もっと複雑な重回帰分析という方法があります。これは複数の説明変数を扱って、それらと目的変数との関係性を探るというものです。

以降では、「tfjs-examples/boston-housing」で公開されているTensorFlow.jsのサンプルを元に、重回帰分析の方法を見ていきます。

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