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PyCaretを使う(2)
前回の続きです。今回は「RからPythonへの道(9)」の重回帰分析でお話したデータセットを用いて、PyCaret... 前回の続きです。今回は「RからPythonへの道(9)」の重回帰分析でお話したデータセットを用いて、PyCaretで解析してみました。データセット内の多くの変数の中からhorsepower、width、heightの3つの数値データを説明変数として、priceを予測しました。 PyCaretの実力がよく分からないので、まずは何も考えずに前処理もしていないデータセットを入れて、priceの予測を試みました。しかし、結論から言うと、データセットを読み込ませただけでは、自動の前処理(欠損データ処理等)がうまく機能しませんでした。前処理のマニュアル(チュートリアル)をじっくり読んだわけでないので、見落としている設定等があるのかもしれません・・。この前処理がうまく行かなかったパターンについては次回以降お話します。 最終的には、説明変数3個、目的変数1個の欠損のないデータセットに加工して、実行させまし