線形回帰

線形回帰とは、1つの説明変数を使い、入力と出力の関係を直線で表して数値を予測する、最も基本的な回帰手法です。

たとえば「気温が上がるとアイスがどれだけ売れるか」を、直線 y = ax + b の形で表します。直線の傾き a と切片 b を、データに最もよく合うように調整します。

シンプルですが、機械学習や統計の出発点として最初に学ぶ重要なモデルです。