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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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Python:回帰直線を伸ばしたい

TeRa_130

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Python

Pythonは、コードの読みやすさが特徴的なプログラミング言語の1つです。 強い型付け、動的型付けに対応しており、後方互換性がないバージョン2系とバージョン3系が使用されています。 商用製品の開発にも無料で使用でき、OSだけでなく仮想環境にも対応。Unicodeによる文字列操作をサポートしているため、日本語処理も標準で可能です。

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投稿2020/01/01 22:16

前提・実現したいこと

Pythonを使用しています。

  • 実現したい内容 …

「 下に示した画像の左側の回帰直線を、x軸の右端まで伸ばしたいです。」

実行したコードとその結果

実行したコード

このようなコードを実行しました。

python

1In[]: 2import numpy as np 3import pandas as pd 4import seaborn as sns 5 6sample = pd.DataFrame({ 'y' : np.array([3,3,3,20,21,21]), 7 'x' : np.array([0,1,2,3,4,5])}) 8 9sns.regplot(x="x", y="y", data=sample[:3], truncate=True, fit_reg=True, 10 scatter_kws = {'color': 'black'}, line_kws = {'color': 'black'}) 11sns.regplot(x="x", y="y", data=sample[3:], truncate=True, fit_reg=True, 12 scatter_kws = {'color': 'black'}, line_kws = {'color': 'black'})

実行した結果

上記のコードを実行した結果、
以下のようになりました。
イメージ説明

本来得たい結果

望んでいた実行結果は以下の通りです。
イメージ説明

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ベストアンサー

回帰線の外側を補うことを**外挿(extrapolation)**と呼びます。
キーワードで検索するとそれらしいものがたくさん見つかると思います。
一例としてb-spline曲線の例を書きます。
b-spline

Python3

1import numpy as np 2import pandas as pd 3import seaborn as sns 4 5 6sample = pd.DataFrame({ 'y' : np.array([3,3,3,20,21,21]), 7 'x' : np.array([0,1,2,3,4,5])}) 8 9sns.regplot(x="x", y="y", data=sample[:3], truncate=True, fit_reg=True, 10 scatter_kws = {'color': 'black'}, line_kws = {'color': 'black'}) 11sns.regplot(x="x", y="y", data=sample[3:], truncate=True, fit_reg=True, 12 scatter_kws = {'color': 'black'}, line_kws = {'color': 'black'}) 13 14############################################# 15# 追加部分 16############################################# 17from matplotlib import pyplot as plt 18 19from scipy.interpolate import splrep, splev 20 21# 扱いやすいようにNumpyに書き戻す(参考のため、xが小さいほうの配列のみを指定) 22x_np = np.asarray(sample.x[:3].tolist()) 23y_np = np.asarray(sample.y[:3].tolist()) 24 25# スプライン近似する 26spline_approx = splrep(x_np, y_np, k=1, s=0) 27 28# 外挿(Extrapolation)する 29x_pred = [] 30y_pred = [] 31for i in range(3,10): 32 x_pred.append(i) 33 y_pred.append(splev(i,spline_approx)) 34 35# 外挿結果を結合する 36x_np = np.hstack((x_np,x_pred)) 37y_np = np.hstack((y_np,y_pred)) 38# print(x_np) 39# print(y_np) 40 41# 外挿結果をDataframeにつっこむ 42sample_pred = pd.DataFrame({ 'y' : y_np, 'x' :x_np}) 43sns.regplot(x="x", y="y", data=sample_pred, truncate=True, fit_reg=True, 44 scatter_kws = {'color': 'red'}, line_kws = {'color': 'red'}) 45 46plt.show() 47############################################# 48############################################# 49#############################################

直線の回帰であればax+bの傾きと切片を求めればできますね。

投稿2020/01/03 02:09

退会済みユーザー

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退会済みユーザー

退会済みユーザー

2020/01/03 02:33

エラーバーに相当する部分は(誤差が少なすぎて?)外挿では補填さないようですので、「エラーバーの下端の外挿」、「エラーバーの上端の外挿」をグラフ上に加える必要がありそうです。
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