回帰モデルとは、数値の予測やデータの傾向分析を行うために用いられる、入力変数と連続値の出力変数の関係性を数式で表した機械学習や統計学のモデルです。過去のデータに基づいて、気温から売上を予測したり、広さから住宅価格を予測したりする際に活用され、データ分析や意思決定に深く貢献しています。
回帰モデルとは
回帰モデルは、あるデータ（説明変数）をもとに、連続する数値（目的変数）を予測・推論するための機械学習モデルです。
詳しく解説
回帰モデルは、過去の実績や特徴量から未来の不特定の数値を算出するアプローチです。最も基本的な「線形回帰」をはじめ、複雑な非線形関係を捉える「決定木」ベースの回帰や「ニューラルネットワーク」による回帰などがあります。このモデルは、予測対象（目的変数）と予測の手がかりとなる情報（説明変数）の間の依存関係を、データから学習して数式やルールとして構築します。
具体例・使われ方
回帰モデルの代表的な例には、気温や曜日から明日の売上金額を予測するタスク、立地や広さから不動産の価格を予測するタスクなどがあります。これらはすべて「連続する具体的な数値」を導き出す予測タスクです。
似た用語との違い
よく混同される「分類モデル」は、入力データを特定のカテゴリー（例：「犬か猫か」「スパムか否か」）に分けるモデルですが、回帰モデルは連続した数値を予測する点で異なります。また、「クラスタリング」は正解ラベルのないデータをグループ分けする手法であり、目的変数の値を予測する回帰とは根本的に異なります。
注意点
回帰モデルは、学習データに存在しない極端な範囲の数値を予測すること（外挿）が苦手な場合があります。また、データ内の相関関係を捉えることは得意ですが、必ずしも因果関係を示しているわけではない点に注意が必要です。
この解説は役に立ちましたか？誤りが含まれる場合はご報告いただけますと幸いです。
更新日時: 2026年8月28日 22:31