科学・IＴ・登山の話題

回帰と分類の違い

投稿日：2018年5月10日更新日：2019年9月22日

回帰と分類は両方とも”予測”問題である。予測とは従属変数から目的変数を明らかにする。この目的変数の種類により回帰と分類に分けられる。

回帰では連続した数値を予測する。例えば株価、売り上げ、気温などが例である。

それに対して分類はある値へと分類する。例えば二項対立であるyes/no、曜日である。分類は不連続データである。

執筆者：admin

: tracertの分析

tracertを繰り返し実行した結果を分析し、経路上のホストについてどの程度時間がかかっているかを分析してみる。 tracertの結果は以下のように取得される。 $ tracert www.googl …

: データ分析について評価する

デザインコントロールグループはあるかモデル検定の前提は満たしているか（正規分布）従属変数の尺度は適切か（名義、順序、間隔、比率）独立変数の数は適切かモデルについて説明できるか（独立変数の数 …

: 線形回帰とリッジ回帰とラッソ回帰の違い

用語線形回帰データから平均二乗誤差を最低にするパラメータΘを求めて、直線で回帰すること $$ y = Θ_0 + Θ_1 \times x $$ コスト関数損失関数とも呼ばれる。実際のデータと予 …

: Statistical Reasoning for Public Health

Module up to 3 SES – 社会経済的地位 Cognitive function – 認知機能 The authors used the graphic alon …

: 多変量解析

多変量解析の分類回帰分析ロジスティック分析判別分析主成分分析因子分析共分散クラスタリング共分散 Sxy = Σ(Xi – X~)(Yi – Y~) / n 共分 …