最近スパース推定の勉強会に参加しております.使っているテキストはこちら. スパース推定法による統計モデリング (統計学One Point) 作者: 川野秀一,松井秀俊,廣瀬慧出版社/メーカー: 共立出版発売日: 2018/03/08メディア: 単行本この商品を含むブログを見るこの本の第2章のElastic Netについて勉強がてらにプログラムを書いてみて,振る舞いを観察してみました. 今回使うデータはこちら.リンク先のヘッダの「Earn」が観測日の売上.「MaxTemp」が観測日の最高気温で「MinTemp」が最低気温.「Humi」は観測日の湿度.「Wind」は風の強さ.「Sun」は日照時間です.この「Earn」売上に直結する項目は何かを分析することが目的です. ちなみに,このデータは昔お世話になったアイスクリーム屋さん・ハンバーガ屋さんの統計をイメージして作成したものです.なので実際の現
![StatsModelsとscikit-learnのElastic Net(Lasso回帰)を比較してみた - Research Note!!](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/8e34dd28018bbb845ead8dfd3c56f5c977fcd7ed/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fimages-fe.ssl-images-amazon.com%2Fimages%2FI%2F41V4DKzqv0L._SL160_.jpg)