機械学習に関する用語 線形回帰を理解する
線形回帰とは、数値的変数間の関係をモデル化する統計手法です。線形回帰の目標は、従属変数と独立変数の間の直線を決定し、従属変数を独立変数を使用して予測することです。直線は、傾き（線分の傾き）と切片（y軸上の線の交点）の 2 つのパラメーターによって定義されます。
線形回帰は、予測モデリング、トレンド分析、時系列予測など、データ分析のさまざまな分野で広く使用されています。その単純さと解釈のしやすさは、データ内のパターンや関係性を理解するための貴重なツールとなっています。