モデル精度の改善方法
１．トレーニングデータを増やす
２．説明変数を増やす／減らす
３．新しい特徴量を作成する
４．多項式項目を増やす
５．正則化を取り入れる（増減）：本講座では扱わない。
多項式項目とは、多項式項目を取り入れた式でわかる。
単回帰式と比較すると、後半部分が追加されている。
重回帰式と比較すると、特徴量を増やすのではなく、次数の異なる特徴量を別の特徴量であるかのように扱う。
線形回帰は、それぞれの説明変数に対して、目的変数は常に線形である前提で分析する。
一方で、累乗や対数などが適している場合、多項式を用いる。
横軸を特徴量、縦軸をラベルとする単回帰分析
