k近傍法や最小二乗法による回帰分析と回帰モデルの推定性能の評価

摘要

前回は，教師あり学習の一つであるクラス分類を用いて，k近傍法(k-Nearest Neighbors algorithm,k-NN)による新しい未知のサンプルのクラスの推定およびクラス分類モデルの推定性能の評価をおこないました。今回は，同じ教師あり学習のーつである回帰（regression)を扱います。回帰について理解し，k-NNや最小二乗法（Ordinary Least Squares,OLS)による線形重回帰分析によつて新しいサンプルの目的変数の値を推定することで，回帰モデルの推定性能の評価をおこなうことを目標とします。