Numpyだけで回帰分析その6。Numpyだけで回帰分析その6。ワイン成分の重回帰分析実践この広告は、90日以上更新していないブログに表示しています。2020-01-23Numpyだけで回帰分析その6。機械学習Numpyだけで回帰分析その6。実行環境AndroidスマホtermuxPython3.8JupyterNotebook使用するPythonライブラリNumpylinalg.lstsq()Pandasread_csv()スマホで機械学習をやろうとする無茶な試み。termuxからscipyやscikit-learnがinstallできていない為、Numpyだけで回帰分析している。準備するもの使用するデータ今回は機械学習でよく使われるワインの成分データのCSVファイルをダウンロードして使います。http://pythondatascience.plavox.info/wp-content/uploads/2016/07/winequality-red.csv使用するPythonライブラリCSVファイル読み込み用にPandas、その他の作業は全てNumpyでやります。これ等が動く環境の準備が要ります。JupyterNotebookを使って実行しながらブログ記事を兼ねて書いております。変数などの重複や書き損じ等、満載か。データサイエンスを参照させて頂きますた。ありがとうございます。PandasでCSVファイルの読み込みとりあえず読んでおくか。dioxide";"density";"pH";"sulphates";"alcohol";"quality"07.4;0.7;0;1.9;0.076;11;34;0.9978;3.51;0.56;9.4;517.8;0.88;0;2.6;0.098;25;67;0.9968;3.2;0.68;9.8;527.8;0.76;0.04;2.3;0.092;15;54;0.997;3.26;0.65;...311.2;0.28;0.56;1.9;0.075;17;60;0.998;3.16;0.58...47.4;0.7;0;1.9;0.076;11;34;0.9978;3.51;0.56;9.4;5;で区切られている。5あっさり読み込み成功。Pandasはできる子。読み込めたので、中身の情報を適当に取得する。欠損値無しワインを11項目の成分から品質で分類したことを示す表になってるんですかね。品質を目的変数11項目の成分を説明変数で重回帰分析してOKなんだろうか?「クラスタで分類とかそんなんじゃないの?」と思いつつ、それでやってみる。linalg.lstsqのおでまし炸裂していただこう。linalg.lstsq()マシーンに係数作成をお願いします。数値がこの後に出てくる物と違ってますね。重回帰分析で得られる多項式の各係数を偏回帰係数というのだそうだ。次のサイトでは同じCSVファイルのワイン成分データを使ってsklearnで重回帰分析をされている。我が係数をそれと照らし合わせてみます。[https://pythondatascience.plavox.info/scikit-learn/%E7%B7%9A%E5%BD%A2%E5%9B%9E%E5%B8%B0:title]ページから抜粋sklearnで算出された係数と回帰式は、つぎのようになっている。21.9652084495そして下が我が酔っ払いスマホがNumpyだけで出した係数。ソートで上と同じように並び替えました。今回は、Pandasで移動平均というものを出す方法。厚生労働省が公表している日本における新型コロナの各...2020-01-24Numpyだけで回帰分析その7。自動車の燃費を重回帰分析する。Numpyだけで回帰分析その7。自動車の燃費の重回帰分析を行う。Numpyだけで回帰分析その7。Numpyだけで回帰分析その5。Android追記しました。タを取得・加工する目次はてなブログをはじめよう!chayarokurokuroさんは、はてなブログを使っています。ブログを報告する引用をストックしましたストック一覧を見る閉じる引用するにはまずログインしてくださいログイン閉じる引用をストックできませんでした。再度お試しください閉じる限定公開記事のため引用できません。