モデルが外れたラップには何があったか — 残差分析で「説明できなかった0.6秒」を追う
Qiita / 2026/5/4
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要点
- レーシングシミュレータの実データを題材に、データサイエンス概念を実装とセットで解説しており、テーマは残差分析（Residual Analysis）です。
- モデルの予測から外れた挙動に対して、残差を手がかりに「説明できなかった0.6秒」を追うことで、モデルの見落とし要因を探る考え方を示します。
- Pythonを用いた解析・検証の流れを通じて、統計検定やデータサイエンスの実務的な適用イメージを補強しています。
- 統計検定・残差分析の観点から、単なる精度比較ではなく「なぜ外れたのか」をデータ側から掘り下げる手順が中心です。
レーシングシミュレータの実データを使って、データサイエンスの概念を実装とともに解説しています。この記事では 残差分析（Residual Analysis） を扱います。
こんな人に役立ちます
回帰モデルの「残差」が何を意味するか実データで理解したい
CV予測（交差検証予...
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