You can not select more than 25 topics
Topics must start with a letter or number, can include dashes ('-') and can be up to 35 characters long.
This file contains ambiguous Unicode characters that may be confused with others in your current locale. If your use case is intentional and legitimate, you can safely ignore this warning. Use the Escape button to highlight these characters.
<!--
CO_OP_TRANSLATOR_METADATA:
{
"original_hash": "cc471fa89c293bc735dd3a9a0fb79b1b",
"translation_date": "2025-09-03T22:22:04+00:00",
"source_file": "2-Regression/3-Linear/assignment.md",
"language_code": "ja"
}
-->
# 回帰モデルを作成する
## 手順
このレッスンでは、線形回帰と多項式回帰の両方を使用してモデルを構築する方法が示されました。この知識を活用して、データセットを見つけるか、Scikit-learnの組み込みデータセットの1つを使用して新しいモデルを構築してください。なぜその手法を選んだのかをノ
## 評価基準
| 基準 | 優秀 | 適切 | 改善が必要 |
| -------- | ------------------------------------------------------------ | -------------------------- | ------------------------------- |
| | 完全なノートブックを提示し、解決策が十分に文書化されている | 解決策が不完全である | 解決策に欠陥やバグがある |
---
** 免責事項**:
この文書は、AI翻訳サービス [Co-op Translator ](https://github.com/Azure/co-op-translator ) を使用して翻訳されています。正確性を期すよう努めておりますが、自動翻訳には誤りや不正確な表現が含まれる可能性があります。元の言語で記載された原文が正式な情報源と見なされるべきです。重要な情報については、専門の人間による翻訳を推奨します。本翻訳の利用に起因する誤解や誤認について、当方は一切の責任を負いません。
