plt.show()plt.close()単回帰分析の時との違いは、「#データを用意する」で係数が増えている所と、「#説明変数を1つにする」の部分で複数ある説明変数をNumpyの関数で結合している所です。発生するエラーについての内容や、回帰部分のコードは「Python機械学習!scikit-learnによる単回帰分析」に詳細を記載しましたので、是非ご確認下さい。重回帰分析から得られたパラメータを使って平面を描画するために、「#パラメータからモデルを可視化するために3次元データを作成する」で3Dデータを作り、3次元プロットしている所が追加されています。3Dプロットに関しては「Python/matplotlib3Dプロット!面と散布図を作成」に詳細を記載しましたので、必要な方は参考にして下さい。実はmatplotlibを使った3Dプロットの方法や先に紹介した標準化の記事も、この記事のために書いたものなのでよく内容がマッチしていると思います(たぶん...)。以下はコンソールに表示される実行結果です。上記コードで設定した平面のパラメータと近い偏回帰係数が得られています。切片はかなり離れている印象を受けますがノイズの含ませ方かも知れません。どれだけフィットしているかを示す決定係数が0.8を超えているので十分フィットしていると言えそうです。決定係数サンプルとして作成したデータセットを散布図プロット、回帰平面をメッシュグリッドで面プロットしたものが以下の図です。(マルチコ)・カテゴリカル変数について紹介しました。重回帰分析はデータをよく見なければ正確な分析をすることは難しそうという印象を受けましたが、まずは学習を始めるためのきっかけになる内容にはなったかなと思います。重回帰分析SNSでもご購読できます。技術系の職に就き日々実験やシミュレーションを使う仕事をしています。このブログでは初心者が科学技術プログラムを作れるようになることを目標に、学習結果を記録していきます。*メールアドレス(公開はされません。*次回のコメントで使用するためブラウザーに自分の名前、メールアドレス、サイトを保存する。