Statorials

機械学習で遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、モデルはトレーニング データ セットにうまく適合できるか […]...

機械学習で遭遇する最も一般的な問題の 1 つは、 多重共線性です。これは、データセット内の 2 つ以上の予測子変数の相関性が高い場合に発生します。 これが起こると、モデルはトレーニング データ セットにうまく適合できるか […]...

予測変数と応答変数を含むデータセットがある場合、多くの場合、単純な線形回帰を使用して 2 つの変数間の関係を定量化します。 ただし、単純線形回帰 (SLR) は、予測変数と応答変数の間の関係が線形であることを前提としてい […]...

重線形回帰は、 2 つ以上の予測変数と応答変数の間の関係を定量化するために使用できる方法です。 このチュートリアルでは、多重線形回帰を手動で実行する方法について説明します。 例: 手動による重回帰 応答変数yと 2 つの […]...

一連の予測変数と応答変数の間の関係が線形である場合、多くの場合、特定の予測変数と応答変数の間の関係が次の形式を取ると仮定する線形回帰を使用できます。 Y = β 0 + β 1 X + ε しかし実際には、変数間の関係は […]...

多変量適応回帰スプライン(MARS) を使用すると、一連の予測変数と応答変数の間の非線形関係をモデル化できます。 この方法は次のように機能します。 1.データセットをk個の部分に分割します。 2.回帰モデルを各部分に当て […]...

Matplotlib を使用して Python でテーブルを作成するには、次の 2 つの方法のいずれかを使用できます。 方法 1: pandas DataFrame からテーブルを作成する #create pandas […]...

一元配置分散分析は、 3 つ以上の独立したグループの平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで一元配置分散分析を実行する方法の例を段階的 […]...

反復測定 ANOVA は、各グループに同じ被験者が含まれる 3 つ以上のグループの平均間に統計的に有意な差があるかどうかを判断するために使用されます。 このチュートリアルでは、Google スプレッドシートで反復測定分散 […]...

一連の予測変数と応答変数の間の関係が線形の場合、重線形回帰などの方法で正確な予測モデルを生成できます。 ただし、一連の予測変数と応答の間の関係が高度に非線形で複雑な場合は、非線形手法の方がパフォーマンスが向上する可能性が […]...