2つの特徴量から目的変数を予測する「回帰平面」を、3Dで見てみよう
説明変数が 2 つになると、予測は直線ではなく平面になります。式は \(y = w_1 x_1 + w_2 x_2 + b\)。\(w_1\) は \(x_1\) 方向の傾き、\(w_2\) は \(x_2\) 方向の傾き、\(b\) は高さ（切片）です。スライダーで平面を傾けて、点の群れの真ん中を通るように合わせてみましょう。うまく合うと残差平方和 SSE が小さく、決定係数 \(R^2\) が 1 に近づきます。
ヒント：グラフをドラッグすると、上下左右どの向きにも視点を回せます。ホイールやピンチで拡大・縮小もできます。赤い縦線は各点の残差（平面までのズレ）です。y の表示範囲を超えた部分の平面は薄く表示します。