↑: [[G検定に関する知識]] - 入力と出力を直線（または平面）で結ぶモデル。最も基本的な回帰手法 - 直線の**傾きと切片**を学習で求める - 入力（説明変数）→ 出力（目的変数） - **単回帰分析**：説明変数がひとつ - **重回帰分析**：説明変数が複数（広さ・駅距離・築年数 → 家賃） - 解釈しやすく、現在もよく使われる - cf. [[回帰]] - cf. [[ロジスティック回帰]] - 単回帰 y=ax+b の係数a・bは残差二乗和を最小化する**最小二乗法**で求める - 重回帰では説明変数間の相関が強いと係数が不安定になる**多重共線性**に注意