非機械学習エンジニアが回帰アルゴリズムについて解説してみた

はじめに

普段はWeb系のバックエンドエンジニアをしていますが、個人開発のアプリに機械学習を取り込もうと思い、その基礎知識のアウトプットのために、この記事を書くことになったきっかけになります。
機械学習において、回帰アルゴリズムは予測モデリングの重要な手法の一つです。本記事では、回帰アルゴリズムの基本について、わかりやすく解説していきます。

回帰アルゴリズムとは

回帰アルゴリズムは、機械学習において連続値を予測するために使用される統計的手法です。過去のデータパターンを学習し、それに基づいて新しいデータの予測値を算出します。例えば、不動産価格の予測や売上予測など、数値的な予測を必要とするさまざまな場面で活用されています。

回帰と分類の違い

機械学習の主要なタスクには、回帰と分類があります。これらの違いを理解することは、適切な手法を選択する上で重要です。

回帰	分類
連続値の予測	カテゴリの予測
例：売上予測（¥10,000）	例：顧客セグメント（A/B/C）
出力：数値	出力：クラスラベル

具体例

• 回帰
  • 住宅価格の予測
  • 気温の予測
  • 株価の予測
• 分類
  • スパムメール判定
  • 画像認識（犬/猫の判別）
  • 与信判断（承認/否認）

代表的な回帰アルゴリズム

1. 線形回帰
   線形回帰は最も基本的な回帰アルゴリズムです。データの傾向を直線（または超平面）で表現します。

特徴

• シンプルで解釈しやすい
• 計算コストが低い
• 過適合のリスクが比較的低い
  

2. 決定木回帰
   決定木は、データを逐次的に分割していくことで予測を行うアルゴリズムです。

特徴

• 非線形な関係性も表現可能
• 特徴量の重要度が明確
• 過適合しやすい傾向がある

動作プロセス

1. ルートノードから開始
2. 条件に基づいて分析
3. 最終的に葉ノードで予測値を出力
   

単回帰と重回帰

単回帰

単回帰は、1つの説明変数を用いて目的変数を予測する手法です。

具体例

• 広告費用から売上を予測
• 勉強時間から試験の点数を予測

メリット

• モデルが単純で理解しやすい
• 可視化が容易
• 計算が比較的簡単
  

重回帰

重回帰は、複数の説明変数を用いて目的変数を予測する手法です。

具体例

• 気温、湿度、天気予報から来店客数を予測
• 年齢、年収、職種から住宅ローンの返済可能額を予測

メリット

• より複雑な関係性を表現可能
• 予測精度が向上する可能性が高い
• 複数の要因の影響を同時に考慮可能
  

まとめ

回帰アルゴリズムは、機械学習における重要な手法の一つです。単純な線形回帰から複雑な非線形モデルまで、用途に応じて適切なアルゴリズムを選択することで、効果的な予測モデルを構築することができます。