男のブログ俺は中卒だ。学歴なんて無くても生きていける。機械学習pythonsuckamon以前の記事でscikit-learnを使った「分類」の例を紹介したが、今回は別のデータセットを使って「回帰分析」をやっていく。回帰は主に物事の予測に用いられる分析手法で「単回帰分析」と「重回帰分析」に分けられる。説明変数から目的変数を予測するものを「重回帰分析」と言う。今回はscikit-learnを使った「重回帰分析」の簡単な例を紹介する。Contentsデータセットの読み込みデータの前処理モデルに訓練用データを与え学習させるテストデータを使ってモデルの精度を評価するデータセットの読み込み今回もscikit-learnで用意されているデータセットを使用する。※米国ボストン市郊外、地域別の住宅価格。boston.targetdf.head()説明変数の内容は下記表のとおり。次に取得したデータセットを説明変数(x)、目的変数(y)に分ける。boston.dataさらにxとyをそれぞれ訓練用データ、テスト用データに分ける。shuffle=True)今回はテストデータの割合を20パーセントにしてみた。y_train)を与え、モデルに学習させる。y_train)学習したモデルの切片と係数を確認してみよう。きな道路へのアクセス」の値が高く、住宅価格に大きな影響を与えることが分かる。テストデータを使ってモデルの精度を評価するモデルの精度の指標として、決定係数という値がある。これは1に近いほど分析の精度が高いことを意味する。score関数にテストデータを渡し、決定係数を確認してみよう。0.7198637341775773重回帰分析の場合、0.5が精度の目安と言われているので、今回の結果はまずまずと言えるだろう。実際に10個のテストデータと予測結果を比較したものを見てみよう。'\n')多少のバラつきはあるが、大きく外すことなく目的変数を求めることができている。ランダムソートとランダムサンプリングプロフィール中卒男15歳で熊本から単身大阪へ渡り、囲碁棋士になるための修行を積む。その後、紆余曲折ありプログラミングを学び職とする。現在プログラミングや統計、機械学習の勉強に合わせ、双子の育児に奮闘中。