【Scikit-learn】重回帰モデルのファイルを読み込む(インポート)

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この記事では、Pythonと機械学習ライブラリ「scikit-learn」を用いて、重回帰分析した結果を出力(エクスポート・ダンプ)する方法について解説します。

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回帰分析とは

回帰分析とは、以下のような線形回帰モデルを用いて予測する手法です。

【式】
y = a1*x1 + a2*x2 + a3*x3+ …. +an*xn

y :目的変数(予測したい値)
x1, x2, x3 … xn:説明変数(予測に利用するデータ)
a1, a2, a3 .. .an:回帰係数(相関係数)

【詳細】
回帰分析とは?(目的変数・説明変数・回帰係数など)

説明変数が複数の場合は「重回帰分析」と呼ばれます。
PythonモジュールScikit-learnでは、「linear_model.LinearRegression()」を用いることで重回帰分析を行うことができます。
今回は、CSVファイルを読み込んで、そのデータから重回帰分析を行い、生成して出力した回帰モデルを復元(インポート)しました。
(sklearn.externals.joblib.loadを使います)

ソースコード

サンプルプログラムのソースコードは下記の通りです。

【data.csv】

【学習ファイル】
multiple.learn

実行結果

サンプルプログラムの実行結果は下記の通りです。
前回の記事で出力した回帰モデルを読み込めました。

回帰係数: [ 0.70068905 -0.64667957]
切片: 12.1846948155

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