線形回帰分析とは、変数間の関係を直線（または超平面）でモデル化し、数値予測を行う統計手法および機械学習の基礎アルゴリズムです。過去のデータから規則性を見つけ出し、売上予測や価格推定など幅広い分野で活用されています。
線形回帰分析とは
線形回帰分析とは、1つ以上の独立変数（説明変数）と従属変数（目的変数）の間に直線的な関係を仮定し、データを最もよく説明する直線を描くことで未来の数値を予測する統計学および機械学習の手法です。
詳しく解説
線形回帰分析は、データ間の傾向を数式化するための最も基本的かつ強力な手法の1つです。背後にある仕組みとしては、実測値とモデルが予測した値の誤差（残差）の二乗和が最小になるように係数を求める「最小二乗法」が一般的に使われます。人工知能や機械学習の分野においては、教師あり学習の入門として位置づけられており、より複雑なニューラルネットワークなどのモデルの土台となる重要な概念です。
具体例・使われ方
具体的な利用例としては、住宅の広さや築年数といった説明変数から、その物件の価格を予測する不動産価格の推定が挙げられます。また、過去の広告宣伝費から将来の売上高を予測するマーケティングの現場や、気温の変化から電力消費量を予測する需要予測などでも広く利用されています。
似た用語との違い
分類問題で用いられるロジスティック回帰分析とは混同されやすいですが、大きな違いは予測する目的データの性質にあります。線形回帰分析が連続的な数値を予測するのに対し、ロジスティック回帰分析は「はい・いいえ」のような離散的なクラスや確率を予測する点で異なります。
注意点
線形回帰分析における注意点として、変数間に直線的な関係が成り立たない複雑なデータに対しては予測精度が著しく低下するという限界があります。また、極端な外れ値が存在すると推定される直線が大きく歪む影響を受けやすいため、事前のデータ確認や前処理が不可欠です。