回帰分析で過去１週間の気温データから翌日の気温を予測するモデルを作りたい

Question

データ分析を学び始めてから間もない初心者です.

気象庁のHPから
一都市の過去5年分程度の気温データを学習データとして取得し,タイトルの通り回帰分析で過去１週間分の気温を入力するとその次の日の気温の予測をするモデルを作りたいと考えているのですが,知識が無く,線形回帰を使えばいいのか,重回帰分析で行うのかなど分からないことだらけで手がつけられません.どうすれば実現できると思いますか?

ご回答お待ちしております.

Comments

[toast-uz]

何が最適なのかを考える前に、1つ思いついたやり方で作ってみることが必要です。作ってみることで、課題がよりはっきりします。逆に作っていない段階でアドバイスされても、理解が難しいと思います。そもそも、質問者様が機械学習以前にPythonがどのくらい使えているのか、といったこともわからないので、どういうレベルのアドバイスをするべきかが分かりません。実際に作ってみて、（コピペではない）自分で作ったコードを提示し、その中で悩んだところをひとつひとつ質問していったほうが、実現には早道です。→ というのが私の回答ですね。
質問をクローズして、まず作ってみましょう。

[aokikenichi]

toast-uzさんと同じ意見ですが、理論はありますが上級者でもKagglerのトップレベルの人でもアイデアを試してみることを繰り返しています。
重回帰分析を思いついたのであればまずやってみましょう。

ちなみに変数が1つの場合は単回帰、複数の場合が重回帰
直線で当てはめるのが線形回帰で、それ以外を非線形回帰
ですね。おっしゃっているのは恐らく　単回帰か重回帰か　とおっしゃっているのかと思います。