切片ってなに

2024年6月25日

統計や機械学習の文脈では、"切片" という用語は回帰分析や線形モデルで使われます。切片は、独立変数 (説明変数) が0のときの目的変数 (応答変数) の予測値です。

具体的には、線形モデルの式で、切片は定数項を表します。例えば、単回帰分析の場合、線形モデルは次のように表されます:

$y = beta_0 + beta_1 x + varepsilon$y=β0+β1x+ε

ここで、$y$y は目的変数、$x$x は独立変数、$beta_0$β0 は切片、$beta_1$β1 は係数、$varepsilon$ε は誤差項です。

切片 $beta_0$β0 は、独立変数 $x$x が0のときの目的変数 $y$y の予測値を表します。独立変数が0である場合が現実的でない場合でも、切片はモデルの適合度を評価する際に重要な役割を果たします。