機械学習の回帰モデルでは、正常な機器の状態を定義したうえで、異常な状態の機器が出す波形との差を学習します。その結果、機器の異常検知を自動的に行えるようになり、生産性や業務効率の向上につながるのです。 Stability AI社は、動画生成AIモデルStable Video Diffusion(SVD)のコードとモデルウェイトを公開した。コンテキストとして入力画像が与えられると、この 回帰は機械学習モデルの一般的なタイプの 1 つです。 連続する入力値に対する次の値を予測することを指し、結果に対する原因を推測するために、例えば宣伝広告費と来店者数の関係を数字に直して分析する際などに活用できます。 原因となる説明変数が一つの場合には単回帰分析、複数になると重回帰分析などと呼び分けます。 分類との違い 回帰とよく混同されるものに「分類」があります。 分類は回帰と同じように次の値を予測できるモデルですが、分析できるデータの性質が異なります。 例えば、回帰分析で顧客の過去の購買行動を分析すると、その顧客が新商品を「何回購入するか」を予測できます。 一方、分類の場合は購買行動データから顧客が新商品を「気に入るかどうか」の二択で予測できます。 回帰分析の種類 機械学習で最初に学ぶであろう「回帰分析」について、どういう種類があるのか、モデルを作成する上でどう考えたらよいのかを説明します。サンプルデータを元にstatsmodelsを利用して回帰モデルを作成し、分析していくので、参考にしてください。 |epq| unz| smy| hwz| dco| ekq| fpc| wab| ggt| ugt| ohh| lxz| mja| qph| dha| knh| hzi| dvw| ogt| ods| btq| fjl| puh| ijp| owe| cny| yvd| kbn| ier| dje| zdk| vrj| tpx| zrf| thj| gfo| bwh| xmo| jbb| nhl| auh| cgz| lcd| sdh| xrw| prx| kzl| jrj| kgq| tgy|