scikit-learn を用いたロバスト線形回帰 - Qiita

概要 Python の機械学習ライブラリー sckit-learn を用いた、ロバスト線形回帰の描画方法を紹介する。本稿では、python の描画ライブラリ altair でチャートオブジェクトを作成し、Streamlit というアプリケーションフレームワークを使ってブラウザに表示させる。 ロバスト線形回帰の特徴 最小二乗法による線形回帰に比べて、外れ値に影響を受けにくい。 ロバスト線形回帰の作成 HuberRegressor を用いて、ロバスト回帰直線を作成する。 streamlit は、streamlit run ファイル名.py で実行することに注意 import streamlit as st import numpy as np import pandas as pd import altair as alt from sklearn.linear_model import Hu