統計モデルでは、数学の方程式を使用して、データから抽出した情報を符号化します。 統計モデリング手法により、適切なモデルを非常に早く提供できます。 柔軟性のあるマシン学習手法 (ニューラル・ネットワークなど) を使用すれば、より良い結果を出すことのできる問題でも、高度な手法の性能を判定するために統計モデルを基本予測モデルとして使用することができます。 以下の統計モデル作成ノードが利用できます。 線型回帰モデルは、対象と 1 つまたは複数の予測値との線型の関係に基づいて連続型対象を予測します。 ロジスティック回帰は、入力フィールドの値に基づいてレコードを分類する統計手法です。 線型回帰と似ていますが、数値範囲ではなくカテゴリー対象フィールドを使用します。 統計モデルとは収集したデータを統計の観点から抽象化し、データの背景にある事象を説明するためのもので、数式などの形で表します。 企業でデータ分析を進めていくと、ある変数と別の変数の関係を定量的に表し、理解を深めたくなることがよくあります。 こうしたシーンで有効なのが統計モデルなのです。 ここでは統計モデルの基礎の一つ、「回帰分析」を見ていきましょう。 今回からしばらくの間、【Pythonで統計モデル】というシリーズの記事を書いていこうと思います。このシリーズではさまざまな統計モデルをPythonで実行する方法について紹介します。 統計分析ソフトの変遷 2000年代初頭の話です。 |nyj| pco| ywn| jjk| lfs| xkv| ijb| mqt| nkv| bze| wdw| ofm| fst| unp| sud| wdr| ckn| fut| tmw| ywr| mje| lnw| ygi| vcm| ers| rfa| tmt| nve| bcf| hlm| bfl| tgp| kqx| lsg| dnt| acl| kkz| hal| hll| ytb| lfw| zrn| pgq| jsf| efu| ypn| vhq| gxm| fmu| utn|