重回帰分析で価格に最も関係する2要因を求める方法：カテゴリカル変数の扱い方

重回帰分析を使って、データセットから車の価格に最も関係する2つの要因を求める方法を解説します。特に、カテゴリカル変数（数値でない変数）をどのように分析に組み込むかについても触れていきます。

問題設定の確認

与えられたデータセットには、車の価格を予測するためのいくつかの説明変数（特徴量）があります。例えば、「engine-size」や「curb-weight」などは数値データなのでそのまま重回帰分析に使用できますが、「make」などのカテゴリカル変数（文字列データ）は直接使用できません。

このような場合、カテゴリカル変数をどのように処理するかが課題となります。ここでは、その方法を説明し、最も価格に影響を与える要因を求めるステップを解説します。

カテゴリカル変数をそのまま重回帰分析に使用することはできないため、「ダミー変数」を使って数値データに変換する必要があります。ダミー変数とは、カテゴリカル変数を0または1の数値に変換する方法です。

例えば、「make」が車のブランドを示すカテゴリカル変数である場合、各ブランドごとに新たな列を追加し、そのブランドに該当する行だけを1、それ以外を0とする方法です。これにより、「make」変数を分析に組み込むことができます。

ダミー変数化したデータを使って重回帰分析を実行します。重回帰分析では、価格を目的変数（従属変数）として、説明変数（独立変数）に他の特徴量を使用します。

重回帰分析を行う際には、すべての組み合わせで分析を行い、決定係数（R^2）を計算して、最も高い決定係数を持つ組み合わせを選びます。これにより、価格に最も影響を与える2つの要因が分かります。

重回帰分析を実行した後、モデルの評価として決定係数（R^2）を確認します。決定係数が高いほど、説明変数が目的変数をよく説明していることになります。

最終的に、決定係数が最も大きい2つの要因が価格に最も関係していることが分かります。これにより、どの特徴量が価格に最も影響を与えるかを明確に特定することができます。

重回帰分析を使って価格に最も関係する2要因を求める方法は、カテゴリカル変数をダミー変数に変換し、すべての組み合わせで分析を行い、決定係数が最も大きいものを選ぶという方法です。この方法を使えば、車の価格に影響を与える重要な要因を特定することができます。