機械学習手法を用いてブログの文章を分析・可視化（テキストマイニング） - karaage. [からあげ]
自分のブログのテキストを分析・可視化してみたい 以前自分のブログの分析を「内部リンク」や「はてブ情報」の観点で行ってみました。 ただ、目的無く分析してしまったので、結局イマイチどう活用してよいかよく分からない結果しか得られませんでした。 そんな前回の反省を全く活かすことなく、また何の目的もなくブログを分析してみることにしました。今回は以前から興味のあった機械学習を用いたブログの文章の分析・可視化（テキストマイニングと呼ばれるらしいです）にチャレンジしてみることにしました。どちらかというとテキストマイニングが主で、使用する素材（学習データ）に困ったので仕方なく自分のブログを使ってみたというのが正直なところです。 ネットでコピペすりゃ簡単にできるだろと思っていたのですが、自分のやりたいことするのはそれなりに大変だったので、知見としてやり方とどんなことが分かるのかを残しておきます。 ブログのテキ
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PythonのStatsModelsによる線形回帰分析! 交差項もモデルに入れてみた! - Np-Urのデータ分析教室
今回は、Pythonを使って実際に重回帰分析をしていきたいと思います。 回帰分析って何？という方はこちらの記事を参考にしてみてください。 randpy.hatenablog.com データの傍観 Pythonにはscikit-learnという機械学習によく使われるライブラリがあります。クラスタリングや分類、回帰など網羅していて、機械学習を始める方にはうってつけのライブラリです。 そんなscikit-learnには、無料で使えるデータセットが備わっています。 今回は、その中からbostonの住宅価格のデータを使ってみたいと思います。正直面白いデータセットではないかも知れませんが、これを参考に今後色々なデータに対して回帰分析をして頂けたらと思います。 さっそく、どのようなデータセットになっているのか見ていきましょう！ import pandas as pd from sklearn.datas
scikit-learn で線形回帰 (単回帰分析・重回帰分析) – Python でデータサイエンス
本ページでは、Python の機械学習ライブラリの scikit-learn を用いて線形回帰モデルを作成し、単回帰分析と重回帰分析を行う手順を紹介します。 線形回帰とは 線形回帰モデル (Linear Regression) とは、以下のような回帰式を用いて、説明変数の値から目的変数の値を予測するモデルです。 特に、説明変数が 1 つだけの場合「単回帰分析」と呼ばれ、説明変数が 2 変数以上で構成される場合「重回帰分析」と呼ばれます。 scikit-learn を用いた線形回帰 scikit-learn には、線形回帰による予測を行うクラスとして、sklearn.linear_model.LinearRegression が用意されています。 sklearn.linear_model.LinearRegression クラスの使い方
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