数値予測(回帰)の説明と準備

数値予測(回帰)の説明

数値予測では既知のデータに基づいて数値を予測します。回帰とも呼ばれます。

予測したい目的の変数を「目的変数」、その目的変数の要因付ける変数を「説明変数」と言います。

回帰は目的変数値と説明変数値の揃った既知データセットから機会学習により予測モデルを作成し、 そのモデルに未知の説明変数値を代入することで未知の目的変数値を予測します。

データの準備

回帰を行うには目的変数と説明変数の揃った既知データの「学習用データセット」と 予測したい説明変数値の入った「予測用データ」の２種類を準備してください。

※学習用と予測用のデータは１つのcsvファイルにまとめても、別のファイルに分けても分析できます

Gofardではサイドバーの番号順にデータを入力、計算を実行すれば予測モデルの検証と、 予測値が格納されたcsvファイルを出力することが出来ます。