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@ -197,13 +197,13 @@ lin_pumpkins
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回帰の線が正しく引かれていれば、その数字は理にかなっています。
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🎃 おめでとうございます!あなたは、数種類のカボチャの価格を予測するモデルを作成しました。あなたの休日のパンプキンパッチは美しいものになるでしょう。でも、もっと良いモデルを作れるかもしれません。
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🎃 おめでとうございます!数種類のカボチャの価格を予測するモデルを作成しました。休日のパンプキンパッチは美しいものになるでしょう。でも、もっと良いモデルを作れるかもしれません。
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## 多項式回帰
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線形回帰のもう一つのタイプは、多項式回帰です。時には変数の間に直線的な関係 (カボチャの量が多いほど、価格は高くなる)があることもありますが、これらの関係は、平面や直線としてプロットできないこともあります。
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✅ 多項式回帰を使うことができるデータの[さらにいくつかの例](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) を示します。
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✅ 多項式回帰を使うことができる、[いくつかの例](https://online.stat.psu.edu/stat501/lesson/9/9.8) を示します。
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先ほどの散布図の「品種」と「価格」の関係をもう一度見てみましょう。この散布図は、必ずしも直線で分析しなければならないように見えますか?そうではないかもしれません。このような場合は、多項式回帰を試してみましょう。
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