1. 「機械学習A-Z：AI、Python＆R」コースの第2部では、線形および非線形の両方を含むさまざまな回帰モデルについて詳しく学ぶ。

2. 線形回帰、多変量回帰、多項式回帰、サポートベクター回帰、決定木回帰、ランダムフォレスト回帰などのテクニックが実践的に紹介される。

3. コースでは、実際のデータセットを用いたモデルの実装例、モデル性能の評価方法（R二乗値、調整R二乗値）についても解説する。

回帰モデル入門

機械学習の魅惑的な世界において、回帰モデルの理解と実装は基本的なスキルです。「機械学習A-Z： AI, Python & R + ChatGPT Prize」コースのパート2では、回帰モデルの複雑さを深く掘り下げ、線形と非線形の両方のアプローチを幅広く提供します。

回帰の本質

回帰モデルは、線形であれ非線形であれ、給与のような実際の価値を予測する上で極めて重要です。時間に基づいて将来の値を予測したり、さまざまな独立変数について現在の、しかし未知の値を決定するためのバックボーンを形成します。このセクションでは、単回帰、重回帰、多項式回帰、回帰のためのサポート・ベクトル（SVR）、決定木回帰、およびランダムフォレスト回帰を含む回帰テクニックの数々を丁寧にカバーします。

単回帰： 足がかり

単回帰から始まるこのコースは、長年の経験と給与を含む実践的な例で、基礎的な概念を解明します。ステップ・バイ・ステップのPythonによる実装は、詳細な受講者ノートと、環境のセットアップから結果の視覚化、予測の作成まで、すべてのプロセスを紹介します。

重回帰： 複雑さの拡大

重回帰は、研究開発費、管理費、マーケティング費などの様々な独立変数を考慮する単一変数のアプローチを基礎としています。このコースでは、利益を予測するために、これらの変数を含むデータセットを使った、もう1つの充実した実践演習を提供します。Magdalena Piekutowska (2021)による関連論文からの洞察と、データの前処理、モデルのトレーニング、特徴選択テクニックである後方消去の実装を通して学習者を詳細にガイドします。

多項式回帰： 線形境界を超えて

線形モデルが不十分な場合、特に非線形関係を含むシナリオでは、多項式回帰が活躍します。このコースでは、線形回帰と比較し、結果を視覚化する実習を提供します。

サポート・ベクトル回帰： ロバストなアプローチ

SVRは、より微妙なアプローチを提供し、特に非線形問題に効果的です。このコースでは、特徴量のスケーリングとSVRアルゴリズムによるモデルトレーニングの重要性を強調しながら、SVRの実装を学習します。

決定木とランダムフォレスト回帰： 高度なテクニック

決定木とランダムフォレスト回帰は、より高度なモデルへの移行を意味します。このコースでは、ノートブックを使用して、両者に関する包括的なガイドを提供します。これらのモデルは、特に高次元データセットに適しています。

モデルの性能の評価： R2乗と修正R2乗の役割

回帰分析の重要な側面は、モデルの性能を評価することです。このコースでは、回帰モデルの適合度を決定するのに役立つ測定基準であるR2乗と調整R2乗の概念を通して、このことを説明します。

ボーナスコンテンツと実践的応用

このコースは、ボーナス・コンテンツとして、実践的なクエリを取り上げ、特定のシナリオのためのコード実装を提供する a と a を含む、教育的な範囲を広げます。

結論： 回帰を通しての包括的な旅

機械学習 A-Z コースのパート 2 は、回帰モデルをマスターすることを熱望する人にとって宝の山です。実践的なアプローチ、詳細な説明、実際の例により、学習者はデータサイエンスの分野における回帰分析の複雑さをナビゲートするのに十分な設備が整っています。このコースは、基本的なモデルから高度なモデルまで、機械学習分野の初心者と経験者の両方に対応し、徹底的な理解を保証します。

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