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bobu_

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目的

Home:Urawa,Away:kashimaでAwayのチームが0得点だった場合のHomeの得点を予測したい。

モデルの作成

model_1 = smf.glm('Home_Goals ~ Away_Goals+Home+Away', data=data, family=sm.families.Poisson()).fit()

該当のソースコード

fig, ax = plt.subplots(figsize=(9,6))

x = np.arange(0, )
pred = model_1.predict(pd.DataFrame()
sns.scatterplot(x ='', y ='', data=data, s=)
plt.plot(x, pred, color = 'red', lw=)

データ情報

import pandas as pd
import numpy as np
from scipy import stats

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()

import statsmodels.formula.api as smf
import statsmodels.api as sm

%matplotlib inline
data = pd.read_csv('data.csv')

     Home      Away    Home_Goals    Away_Goals
0    G-Osaka    Kobe      2           3
1    Hiroshima  Urawa     1           0
2    Nagoya     Shimizu   1          0
3    SaganTosu  C-Osaka   0          0
4    Sapporo    Iwata     0           0
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  • aokikenichi

    2020/07/03 12:53

    Python 回帰直線
    では検索されましたでしょうか。コード付きの分かりやすい記事が多数Web上にあります。

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