1.線形回帰モデルを学ぶ理由
科学研究やエンジニアリングの実践では、「ブラックボックス問題」に遭遇することが多く、システムの内部メカニズムが明確ではなく、数学モデルを確立する必要があります。観測データを通じて、システムの内部法則は、システム出力の予測と制御の目標を達成するために構築されます。
といった：
- 計量経済学では、政府の「アルコール消費税」が交通事故の減少に役立つかどうかを判断する必要があります。
- 心理学では、学習の効果を決定するさまざまな要因を見つける必要があります
- 数学では、従属変数yと独立変数xの間の関数関係y = f（x）を確立する必要があります。つまり、関数f（x）の形式を決定する必要があります。