内容
Scikit-learnのLinearRegressionを使って、bostonデータセットの単回帰分析をやってみようと思います。今回はモデルを構築して単純に回帰分析をします。
単回帰分析とは、モデルの学習にboston.data[:, [5]](部屋数)１つだけ(説明変数１つ)で学習することをいいます。
データセットの読み込み
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.linear_model import LinearRegression
import pandas as pd
# bostonデータセットの読み込み
boston = load_boston()
補足bostonデータセットのDataFrameの作成
ただ単にデータセットを読み込んだだけだど以下のようになってしまうので、DataFrameにします。
boston_df = pd.DataFrame(data=boston.data,columns=boston.feature_names)
boston_df['PRICE'] = boston.target
><img width="779" alt="スクリーンショット 2018-09-17 0.45.34.png" src="https://qiita-image-store.s3.amazonaws.com/0/285122/50784ac7-1e87-6139-12c3-5a42ce49b3ba.png">
>これで見やすい形になりました。
それぞれのカラムの内容なこんな感じです。
>・CRIM・・・犯罪発生率（人口単位）
・ZN・・・25,000平方フィート以上の住宅区画の割合
・INDUS・・・非小売業の土地面積の割合（人口単位）
・CHAS・・・チャールズ川沿いかどうか（1:Yes、0:No）
・NOX・・・窒素酸化物の濃度（pphm単位）
・RM・・・1戸あたりの平均部屋数
・AGE・・・1940年よりも前に建てられた家屋の割合
・DIS・・・ボストンの主な5つの雇用圏までの重み付きの郷里
・RAD・・・幹線道路へのアクセス指数
・TAX・・・10,000ドルあたりの所得税率
・PTRATIO・・・教師あたりの生徒の数（人口単位）
・B・・・アフリカ系アメリカ人居住者の割合（人口単位）
・LSTAT・・・低所得者の割合
・PRICE・・・住宅価格
# 予測
```python
# モデルの構築
model = LinearRegression()
# モデルの学習
# boston.data[:, [5]]はRM(部屋の数)、boston.target(住宅の価格)
model.fit(boston.data[:, [5]],boston.target)
# 予測精度
score = model.score(boston.data[:, [5]],boston.target)
print(score)
このような感じでScikit-learnを使えば簡単に単回帰分析が行えます。