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
Python でデータサイエンス
このサイトについて このサイトでは、データ加工や集計、統計分析などインタラクティブに実行されるスクリプトやバッチプログラム、本格的な Web アプリケーションの実装まで、多彩な機能を持ちながらも初心者にも扱いやすいプログラミング言語 Python (パイソン) を使ったデータの統計分析の手順や使い方について紹介します。 初めてプログラムに触れる人や、R や SAS, Ruby のような言語のプログラミング経験はあっても、Python をあまり扱った経験のない初心者向けに理解できるような内容としてまとめています。 また、本格的な統計分析（基本統計量や多変量解析、データマイニング、機械学習）を学んだことがない人でも理解できるよう、統計（アナリティクス）の解説も必要に応じて述べています。 このサイトで提供できる情報を通して、皆さんが Python を使ったビッグデータ解析を思いのままに使いこなせ
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