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地域の気温をPythonで重回帰分析して予測してみた - case-kの備忘録
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地域の気温をPythonで重回帰分析して予測してみた - case-kの備忘録
今回は地域と時間を説明変数に重回帰分析で地域ごとの気温を重回帰分析で予測します。 本記事の目的 重... 今回は地域と時間を説明変数に重回帰分析で地域ごとの気温を重回帰分析で予測します。 本記事の目的 重回帰分析とは 実施手順 1. サンプルデータの作成 2. 標本分布の確認 3. モデルの学習と評価 4. 交差検証で評価 本記事の目的 本記事は以下を目的としています。 ・重回帰分析の理解 ・実際に重回帰分析で問題を解き理解を深める 重回帰分析とは 重回帰分析は1つの目的変数を複数の説明変数で予測する手法です。 例えば、身長から体重を予測するのが単回帰分析で、身長と腹囲と胸囲から体重を予測するのが重回帰分析となります。 実施手順 実際に重回帰分析で問題をといてみたいと思います。 1. サンプルデータの作成 2. 標本分布の確認 3. モデルの学習と評価 4. 交差検証で評価 1. サンプルデータの作成 気象庁の地域・時間ごとの天気をDLし、その後地域には緯度経度を付与します。 # サンプルデー