回帰分析とは

回帰分析

既存データの関係を関数で表現し、

新たなインプットが与えられた時、

そこから得られる数値を予測しようとするもの

RANSAC

Ramdom Sample Consensus

・外れ値の影響を小さくするロバネスト回帰の1つ

・データをランダムに抽出して回帰を行い、当てはまるデータの割合を求める

・これを繰り返し、正常値の高い回帰を求める

回帰

例えば、物の価格など、予想したい値 y  が、その物の属性の集合 x を用いて、

y = w1x + w0

と表せる場合が、回帰である。

ここで、w1とw0は、最適なパラメータを表す

線形回帰

線形回帰

入力xと出力yに、線形の関係があることを示すもの

回帰

1.単回帰

説明変数が1つ、目的変数が１つ。

誤差の2乗和を最小にする最小二乗法が用いられる

2.重回帰

説明変数が複数ある。

説明変数間に相関があると、正しく回帰ができない多重共線性が発生する

3.多項式回帰

説明変数の2乗、3乗を利用する

4.ロバスト回帰

外れ値の影響を小さくする