重回帰分析とは、以下のような線形回帰モデルを用いて予測する手法です。機械学習ライブラリ「scikit-learn」では、sklearn.linear_model.LinearRegressionクラスで重回帰分析を行うことが出来ます。その使い方は以下の通りです。Trueで切片を求めます。目的変数が原点を必ず通るデータを用いる場合はFalseにします。Trueで説明変数を事前に正規化します。Trueでメモリ内でデータを複製してから実行します。CPUで計算する際のジョブの数です。(-1ですべてのジョブを使用)その他メソッド「sklearn.linear_model.LinearRegression」クラスの各メソッドの使い方は次の通りです。説明変数x、目的変数yとして線形回帰モデルを求めます。推定に用いたパラメータを取得します。生成した線形回帰モデルとデータxを用いて予測します。パラメータを設定します。偏回帰係数を取得します。切片の値を取得します。【参考文献】http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html説明変数が複数の場合は「重回帰分析」と呼ばれます。PythonモジュールScikit-learnでは、「linear_model.LinearRegression()」を用いることで単回帰分析を行うことができます。今回は、CSVファイルを読み込んで、そのデータから重回帰分析を行い、結果(モデル)をファイルに出力(エクスポート)ました。(sklearn.externals.joblib.dumpを使います)ソースコードサンプルプログラムのソースコードは下記の通りです。main()CSVファイルdata.csv"x1","x2","x3"45,17.5,3038,17.0,2541,18.5,2034,18.5,3059,16.0,4547,19.0,3535,19.5,2543,16.0,3554,18.0,3552,19.0,40実行結果サンプルプログラムの実行結果は下記の通りです。ArticlesPython【NumPy】配列の分割(縦方向・横方向)この記事では、Python言語とNumPyを用いて、配列を分割する方法をソースコード付きで解説します。Cascade識別器(分類器)を実装し、画像から顔検出、アニメ顔検出、顔にモザイク処理する方法をソースコード付きで解説します。Worldする方法についてソースコード付きでまとめました。Python【Python】for文+inでリストから要素抽出(for-each)この記事では、Python言語のfor文+inでリストから要素を順番に取り出す方法をソースコード付きで解説します。Python【Python/Selenium】id属性、class属性を指定して要素を取得Python用モジュール「Selenium」でid属性、class属性を指定して要素を取得する方法についてソースコード付きでまとめました。Python【NumPy】ラジアンと度の相互変換この記事では、Python言語とNumPyを用いてラジアンと度を相互変換する方法をソースコード付きで解説します。Python【Python】文字列の処理・比較・使い方Python入門者向けに文字列の処理・使い方についてまとめました。Playに作成したアプリに広告を表示させるためにAdMobに登録する方法について紹介します。C#【C#】シャープネスフィルタで画像の鮮鋭化(エッジ強調)C#とシャープネスフィルタを用いて、画像を鮮鋭化(輪郭強調)する方法について紹介します。Python【Python/OpenCV】画像の表示Python版OpenCVで読み込んだ画像ファイルをウィンドウに表示する方法をソースコード付きでまとめました。深層学習を用いた時系列データの異常検出手法についてまとめました。World」する方法についてまとめました。Python【Scikit-learn】K-means法でクラスタ毎の平均値を表示この記事では、Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いて、K-means法によるクラスタ分析でクラスタ毎のサンプル数を表示する方法について解説します。Python【Python】辞書でキーから値を取得この記事では、Pythonの辞書型オブジェクトでキーを指定して値を取り出す方法とソースコードについて紹介します。Python【Scikit-learn】ニューラルネットワーク学習モデルのファイル出力・保存この記事では、Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いて、ニューラルネットワーク(NN)で学習したモデルをファイルに出力し、保存する方法とソースコードを解説します。Python【Python】機械学習ライブラリの比較まとめこの記事では、Pythonで機械学習を簡単に実装できるライブラリと、サンプルコードコードについて入門者向けに使い方を解説します。Python【Python/OpenCV】ラプラシアンフィルタで輪郭検出(エッジ抽出)Python+OpenCVでラプラシアンフィルタを「NumPy」「cv2.filter2D」「cv2.Laplacian」で実装し、輪郭検出する方法をソースコード付きで解説します。コメントをキャンセルメールアドレスが公開されることはありません。erode)2019.12.152019.12.31タイトルとURLをコピーしました。