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# 機械学習のための回帰モデル
## 地域トピック: 北米のカボチャ価格に対する回帰モデル 🎃
北米では、ハロウィンのためにカボチャがよく怖い顔に彫られます。この魅力的な野菜についてもっと発見してみましょう！
> 写真提供: <a href="https://unsplash.com/@teutschmann?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Beth Teutschmann</a> on <a href="https://unsplash.com/s/photos/jack-o-lanterns?utm_source=unsplash&utm_medium=referral&utm_content=creditCopyText">Unsplash</a>
## 学ぶこと
[](https://youtu.be/5QnJtDad4iQ "回帰紹介ビデオ - クリックして視聴！")
> 🎥 上の画像をクリックして、このレッスンの簡単な紹介ビデオを視聴してください
このセクションのレッスンでは、機械学習の文脈での回帰の種類について説明します。回帰モデルは、変数間の_関係_を決定するのに役立ちます。このタイプのモデルは、長さ、温度、年齢などの値を予測することができ、データポイントを分析することで変数間の関係を明らかにします。
この一連のレッスンでは、線形回帰とロジスティック回帰の違いを発見し、どちらを選ぶべきかを学びます。
[](https://youtu.be/XA3OaoW86R8 "初心者向け機械学習 - 回帰モデルの紹介")
> 🎥 上の画像をクリックして、回帰モデルの紹介ビデオを視聴してください
この一連のレッスンでは、機械学習のタスクを開始するための準備を行います。これには、データサイエンティストの共通の環境であるノ
> 回帰モデルの操作について学ぶのに役立つローコードツールがあります。このタスクには [Azure ML](https://docs.microsoft.com/learn/modules/create-regression-model-azure-machine-learning-designer/?WT.mc_id=academic-77952-leestott) を試してみてください。
### レッスン
1. [ツールの紹介 ](1-Tools/README.md )
2. [データの管理 ](2-Data/README.md )
3. [線形および多項式回帰 ](3-Linear/README.md )
4. [ロジスティック回帰 ](4-Logistic/README.md )
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### クレジット
「回帰を用いた機械学習」は [Jen Looper ](https://twitter.com/jenlooper ) によって♥️を込めて書かれました。
♥️ クイズの貢献者には [Muhammad Sakib Khan Inan ](https://twitter.com/Sakibinan ) と [Ornella Altunyan ](https://twitter.com/ornelladotcom ) が含まれます。
カボチャのデータセットは [このKaggleプロジェクト ](https://www.kaggle.com/usda/a-year-of-pumpkin-prices ) によって提案され、そのデータはアメリカ合衆国農務省が配布する [Specialty Crops Terminal Markets Standard Reports ](https://www.marketnews.usda.gov/mnp/fv-report-config-step1?type=termPrice ) に由来しています。品種に基づく色に関するポイントを追加して分布を正規化しました。このデータはパブリックドメインです。
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