xmldtp https://blog.hatena.ne.jp/xmldtp/ ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるきーPART2 https://xmldtp.hatenadiary.org/ AI・BigData 線形回帰を使ってモデルを作る場合は、その作り方は１．従属変数間の散布図を載せて２．どの従属変数をつかったらいいか、 AICを使ってステップワイズ法により変数を選ぶか、 （探索的）因子分析を使って次元圧縮するか （因子数は、スクリープロットで決める） して、モデルに必要な変数を選び、３．その変数で線形回帰モデルを作成して、 各変数の特徴をのべ（切片と、係数の議論）４．その線形回帰モデルが適正かどうかを議論する →決定係数を議論：交互作用がモデルにあると、よくない値になるっていうことで、レポートにできる。でも、線形回帰だと、上に書いたように、交互作用があると、あまりよくないし、そもそも、モデルは線… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fxmldtp.hatenadiary.org%2Fentry%2F943a7439c70951ea8d2f0c9450f37250" title="Random Forestを使って線形ではないモデルを作るレポート（論文）の書き方 - ウィリアムのいたずらの、まちあるき、たべあるきーPART2" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://m.media-amazon.com/images/I/41MruTA6G1L._SL160_.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2022-01-12 09:11:59 rich https://xmldtp.hatenadiary.org/entry/943a7439c70951ea8d2f0c9450f37250 1.0 100%