G検定
【G検定】相関係数

相関係数 相関係数 相関係数は、2 つの変数間の線形関係の強さと方向を表す統計的尺度です。通常は記号 “r” で表され、-1 から +1 の間の値をとります。+1 の相関係数は、完全な正の線形関係 […]

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【G検定】サポートベクターマシン(SVM)

サポートベクターマシン(SVM) サポートベクターマシン(SVM) サポート ベクター マシン (SVM) は、分類と回帰分析に使用される教師あり機械学習アルゴリズムです。SVM の背後にある基本的な考え方は、入力データ […]

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【G検定】ロジスティック回帰

ロジスティック回帰 ロジスティック回帰とは ロジスティック回帰とは、ベルヌーイ分布に従う変数の統計的回帰モデルの一種です。つまり、2値の結果(例えば、合格か不合格か、癌か正常かなど)が起こる確率を、いくつかの要因(説明変 […]

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【G検定】線形回帰

線形回帰 線形回帰とは 線形回帰とは、説明変数に対して目的変数が線形またはそれから近い値で表される状態のことです。線形回帰は統計学における回帰分析の一種であり、非線形回帰と対比されます。線形回帰の目的は、説明変数と目的変 […]

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【G検定】分類問題と回帰問題

分類問題と回帰問題 概要 分類の個別のカテゴリ変数を予測することです。このアルゴリズムは、ラベル付けされたデータセットでトレーニングされ、入力フィーチャを特定のカテゴリまたはクラス ラベルにマッピングすることを学習します […]

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