LinearRegressionクラスを使ってみる【Pythonのsklearnライブラリ】

Pythonのライブラリにsklearnというものがあります。

LinearRegressionというクラスがあります。

このクラスについて説明します。

LinearRegressionとは線形回帰のことで、説明変数の値から目的変数の値を予測する手法のことです。

こちらの記事で詳細を書いてるので御覧ください。

回帰分析について解説。単回帰分析、重回帰分析とは?

LinearRegressionを使ってみる

PythonでLinearRegressionを使う場合、以下のようにライブラリをインポートする必要があります。

from sklearn.linear_model import LinearRegression as LR

as LRをつけると、LinearRegressionをLRと省略して記述できるので楽になります。

使用例としてはこんな感じです。

# LinearRegressionのインスタンスを作成
model = LR()

# 学習開始(trainXが訓練データ、yが正解データ)
model.fit(trainX,y) 

# 回帰変数を出力
print(model.coef_)
# 切片を出力
print(model.intercept_)
# パラメータの取得
print(model.get_params())  
# 予測値の表示
print(model.predict(test_x))  
# 決定係数の表示
print(model.score(test_x,test_y))  

実際にJupyter Notebookで実行してみました。

細かい数値についての説明は割愛しますが、簡単なモデルならこれで作成することができます。

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