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はじめに Pythonではいくつか線形回帰をするために使えるライブラリがあります。個人的に線形回帰をする必要にせまられ、そのための方法を調べたのでメモを兼ねてシェアしたいと思います。使ったライブラリは以下： statmodels scikit-learn PyMC3 データ準備 まず適当なデータを用意します。今回は以下の式にノイズ $\epsilon$ を加えた人工データを使います。 $$y = \beta_0 + \beta_1 x_1 + \beta_2 x2 + \epsilon$$ ここで推定するのは、$\beta_0, \beta_1, \beta_2$の値。 import numpy as np import pandas as pd import random import matplotlib.pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d