実行時に、以下のパラメータを制御できます。設定すると切片を求める計算を含めない。目的変数が原点を必ず通る性質のデータを扱うときに利用。設定すると、説明変数を事前に正規化します。False)copy_Xメモリ内でデータを複製してから実行するかどうか。True)n_jobs計算に使うジョブの数。クラスのアトリビュート以下のパラメータを参照して分析結果の数値を確認できます。クラスのメソッド以下のメソッドを用いて処理を行います。(ワインの品質)」の赤ワインのデータセットを利用します。データセットの各列は以下のようになっています。件の評価結果データが格納されています。値で示される品質のスコアデータセットは以下にて確認可能です。データフレームとして読み込みます。つの説明変数を用いて単回帰分析を行います。Y))実行結果は以下のようになりました。結果より、以下のように回帰式が求められたことがわかります。次元座標上にプロットすると、以下のようになります。青線が回帰直線を表します。続いて、「quality」を目的変数に、「quality」以外を説明変数として、重回帰分析を行います。(誤差)print(clf.intercept_)上記の結果からワインの品質スコアは、以下のような回帰式で表せることがわかります。なるように変換した上で、重回帰分析を行うと偏回帰係数の大小で比較することができるようになります。高い値を示し、品質に大きな影響を与えていることがわかります。