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回帰直線、決定係数とは

2024/03/07に公開

統計検定３級を勉強していて「回帰直線、決定係数」について学んだのでアウトプットしていく。

回帰直線

回帰直線は二つの変数x,yの間になんらかの因果関係があることを予測して、説明変数xから被説明変数（目的変数）yを予測することを回帰分析という。

また、y = α + βxという直線を用いて予測する際のα,βを回帰係数、y = α + βxを回帰直線と呼ぶ。

こちらのデータサイエンスLab.というYouTubeチャンネルの動画を参考に書いていく。

決定係数は回帰直線（予測モデル）がどれくらい正確かを示す指標（厳密には違うが）である。一般的には以下のように示す。

回帰直線がどれくらい正確か？を示すもので主に0~1の間で示す。1に近づくほど正確であるということになる。