テクノロジ系 / 基礎理論
線形回帰
線形回帰は、データの関係を直線の式で表して予測する、回帰分析の基本手法です。
もう少し詳しく
説明変数と目的変数の関係を、直線（一次式）で近似して予測する手法です。データに最もよく当てはまる直線を求めます。関係が直線的なときに有効で、回帰分析の最も基本的な形です。分類に使うロジスティック回帰などと対比される、数値を予測する手法です。
試験での見方
例：勉強時間と点数の関係を直線の式で表して予測するのが線形回帰です。
テクノロジ系 / 基礎理論
線形回帰は、データの関係を直線の式で表して予測する、回帰分析の基本手法です。
説明変数と目的変数の関係を、直線（一次式）で近似して予測する手法です。データに最もよく当てはまる直線を求めます。関係が直線的なときに有効で、回帰分析の最も基本的な形です。分類に使うロジスティック回帰などと対比される、数値を予測する手法です。
例：勉強時間と点数の関係を直線の式で表して予測するのが線形回帰です。
関係を直線で表す点が核心です。ロジスティック回帰（分類向け）との違いを押さえましょう。