Pythonで回帰分析 - Qiita

こんにちは、Mottyです。 今回はPythonを使った回帰分析について記載しました。 回帰分析(Regression) 回帰分析は手元にあるデータを用いて、目的となるデータの予測する手法。その際に、データに定量的な関係の構造を当てはめる（回帰モデル）。また回帰モデルが直線であれば回帰直線、多項式回帰によってn次関数を当てはめた場合は回帰曲線という。 モデルの決定方法 当てはめたモデルの評価方法は最小二乗法を用います。測定で得られたデータを直線等の関数で近似する際、残差の２乗和が最小となるような係数の選び方を行う手法。 評価法 決定係数を用いる。こちらの数字が大きければ多いほど、回帰モデルの実データへの当てはまりが良い。 観測値= y, 関数による推定値をfとすると、以下の式で表される。 モデルが完全にデータにフィットした場合、決定係数の値は１となる。 回帰 一次関数、二次関数、三次関数そ