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 sklearn.linear_model.Linear
