MLでの回帰モデル：例とユースケース

機械学習（ML）では、回帰モデルは強力な予測機能を提供します。独立変数と従属変数の関係を解析することで、線形回帰などの回帰手法は、連続する値や結果を正確に予測できます。この記事では、人気の7つの回帰モデルと、そのモデルによって解決される実際のビジネス問題の例を紹介しながら、回帰分析とは何かを見ていきます。 

回帰は、統計的手法を使用して新しい入力データに基づいて目的変数を予測することで、入力特徴量と連続する目的変数の関係をモデリングする教師あり学習手法です。回帰モデルは、大量の変数をふるいにかけ、影響度の高い変数を特定します。回帰は、機械学習、特に予測ユースケースの基礎となります。回帰モデルをデータに適用することで、組織は経験則や直感に頼る手法を脱し、将来の結果や行動を左右する可能性が最も高い要因について、データに基づいたインサイトを得ることが可能になります。 

たとえば、機械学習の最もシンプルな回帰モデルである線形回帰を使用して、広告費に基づいて将来の売上を予測するとします。この例では、独立変数は広告費です。広告費は調整と制御が可能な要因です。従属変数は売上です。これは、広告費の変化に基づいて予測しようとしている成果です。線形回帰モデルは、一連のデータポイントから売上と広告費の関係を表す最適な回帰直線を求め、それに基づいて予測します。これにより、最小限の広告費で最大限の売上または収益を達成するために必要なインサイトを得られます。

機械学習では、さまざまなタイプの回帰モデルが存在し、それぞれに特定のデータシナリオや予測ニーズに対する強みがあります。これらの事例は、現実世界のさまざまな文脈における応用方法を含め、回帰分析の手法がいかに多種多様な領域で幅広く活用されているかを浮き彫りにしています。

線形回帰は、既知の値のデータを使用して未知のデータの価値を予測する統計手法です。従属変数と独立変数の関係は、観測されたデータに線形方程式を適合させることでモデル化されます。線形回帰法は、履歴データのパターンの検出に優れており、マーケティングチームやセールスチームは、顧客行動、サービス使用状況、料金設定、デモグラフィックデータがチャーン率にどのように影響するかを詳細に理解できます。重回帰は、顧客の離脱を促す主な要因を特定して定量化することで、顧客の解約を予測するのに役立ちます。

多項式回帰は、データの複雑なパターンをキャプチャするために使用される線形回帰の拡張された手法です。従属変数と独立変数の関係をn次多項式としてモデル化します。非線形方程式をデータに適合させることで、非線形関係を把握できるため、複雑なデータセットを扱う際に役立ちます。このタイプの回帰モデルは、金融サービスアプリケーションでよく使用されます。保険会社は、年齢、運転履歴、車両タイプなどの変数間の非線形な相互作用を把握できるため、多項式回帰によってリスク要因の評価を改善し、結果を予測することで、より情報に基づいた引受意思決定を実現できます。

リッジ回帰は、機械学習モデルトレーニングのデータの過剰適合を訂正するために使用される、統計的正則化手法の一種です。リッジ回帰は、重回帰モデル内の2つ以上の独立変数の間で高い相互相関が生じる多重共線性を分析するのに適しています。これにより、回帰係数にペナルティを追加することで過剰適合を防ぐことができます。ヘルスケアの場合、リッジ回帰は、膨大な数の遺伝的要因、ライフスタイル、および環境因子と、特定の疾患の発症リスクとの相関関係を特定するために活用されています。このタイプの回帰は、複雑で相互に関連する多くの要因に基づいて個々の疾患リスクを予測する、より強力で信頼性の高いモデルを構築するうえで重要な役割を果たします。

Least Absolute Shrinkage and Selection Operator（ラッソ）回帰は、データ値を平均などの中心点に向かって縮小する方法を採用した線形回帰の一形式です。ラッソ回帰の主なユースケースは、特徴量選定の自動化です。ラッソ回帰では、不要な機能や冗長な機能を排除して有用な特徴量を自動的に選定します。

エラスティックネット回帰は、ラッソ回帰とリッジ回帰のペナルティを統合し、予測モデルにおける変数選択と多重共線性の取り扱いのバランスを取ることができる機械学習の回帰モデルになります。スポーツアナリティクスのコンテキストでは、伸縮性のあるネット回帰は、プレイヤーの統計、フィジカルメトリクス、ゲーム状況などの幅広い相関変数を扱えるため、プレイヤーのパフォーマンス分析やゲーム結果の予測に役立ちます。

ロジスティック回帰は、1つ以上の予測変数を使用してバイナリ結果を予測するために使用される統計的手法です。このモデルは、独立変数のデータセットを使用して、イベントが発生する確率を推定します。ロジスティック回帰は、予測的メンテナンスによって製造現場で重要な役割を果たします。使用状況パターン、稼働状況、過去の障害データなどの要因に基づいて、機器の故障の可能性を推定します。この予測機能により、組織は機器のメンテナンスをプロアクティブに実施できるようになり、メンテナンスコストを削減しながら業務効率を改善できます。

勾配ブースティングは、複雑な回帰問題を解決するために使用できるアンサンブル機械学習モデルです。勾配ブースティングは、弱い予測モデルを逐次追加することで、多くのモデル（ほとんどの場合は決定木）の強みを組み合わせて全体的な予測誤差を最小限に抑えることができます。高精度の最終予測は、弱学習器の出力を平均したものです。勾配ブースティングは複雑なパターンや変数間のインタラクションを扱えるため、セールス関連のビジネス質問への回答に特に有用です。たとえば、過去の販売データ、季節的なトレンド、経済指標、天候パターン、消費者需要の変化などの要因を分析して、正確で信頼性の高い販売予測を生成できます。