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単回帰分析を行い、決定係数を求める問題です

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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2017/05/04 23:35

[決定係数を求める問題です]

データURL(CSV)
http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quali...

ただし、変数の変換やデータ加工等はせず、そのままのデータを使います。

[注意点]
①ワインの品質(quality)を目的変数、酢酸酸度(volatile acidity)を説明変数とします。
②以下の関数home1の!!WRITE ME!!に処理を書きます。
③返り値が数値型(1つ)になるようにします。

common

import pandas as pd
from sklearn import linear_model

URL

url_winequality_data = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quali..."

working place. everything

def home1(url_winequality_data):
!!WRITE ME!!
return my_result

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miyahan

2017/05/05 02:45

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ベストアンサー

scikit-learnにて単回帰分析を行うサンプルコードを書きましたので、参考にどうぞ。

質問文ではデータのURLが省略されており,赤ワインか白ワインかがわからなかったので、とりあえずサンプルコードは赤ワインとしております。

Python

1import pandas as pd 2import matplotlib.pyplot as plt 3from sklearn import linear_model 4 5url_winequality_data = "http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/wine-quality/winequality-red.csv" 6 7# データ読み込み 8df = pd.read_csv(url_winequality_data, sep=';') 9X = df['volatile acidity'].as_matrix().reshape(-1,1) #説明変数 10Y = df['quality'].as_matrix() #目的変数 11 12# 単回帰分析 13clf = linear_model.LinearRegression() 14clf.fit(X,Y) 15 16# 結果を表示 17print("回帰係数 : {}".format(clf.coef_)) 18print("切片 : {}".format(clf.intercept_)) # 切片 19R2 = clf.score(X, Y) #決定係数 20print("決定係数 : {}".format(R2)) 21 22# グラフにプロット 23ax=plt.subplot() 24df.plot(kind='scatter', x='volatile acidity', y='quality',ax=ax) 25x=[[0] ,[1.75]] 26ax.plot(x,clf.predict(x),'r-') 27plt.show()

投稿2017/05/09 00:37

magichan

総合スコア15898

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