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。
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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