回帰
原因と結果を分析する
相関
変数間の関係性(原因と結果ではない）を分析する
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多重共線性
回帰モデルにおいて、ある説明変数が、他の説明変数の
線形結合で表される場合
最小二乗法による推定が不可能になる
・分類は、あらかじめ決められたクラスのどこにあてはまるか、を決定する
・クラスタリングは、どのゆなクラスがあるかを、発見する
分類とは
予測のうち、目的変数が、カテゴリ変数となるものを
分類
という
分類の方法
1.分類木によるもの
分類の条件を定めた、分類木を作る
2.線形判別によるもの
超平面を定義し、分割する
回帰と分類
線形モデルは、目的変数(y)を、説明変数(x)の線形式で表現する。
例えば
y = ax + b
この式で表されるモデルで
yが連続尺度なら回帰となり、名義尺度なら分類となる
