【Python】Excelと同じ切片0の近似式の算出方法【scikit-learn】メモ

概要

• Excelには、切片固定で近似式を算出する方法がある
• numpy.polyfitでは、切片固定ができない。
• scikit-learnのLinerRegression,make_pipeline,PolyFeaturesで実現する

Excelの場合

• 赤線部分の設定を行えば切片を固定できる（青プロットの近似式）
• 今回は固定値を0とした。
  

Pythonの場合

pandas+scikit-learn

from sklearn.linear_model import Ridge,LinearRegression
from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures
from sklearn.pipeline import make_pipeline

# Excelと同じデータを作成
x=np.array([0,3,12.5,18.7,25,20,16,12.8,10.24,8.192])
y=np.array([0,15,46.6,60.3,74.3,59.44,47.552,46,36.8,29.44])

# DEGREE（次数）
degree = 3

# LinearRegression
# make_pipelineでPolynomialFeaturesとLineaRegressionをがっちゃんこ
model = make_pipeline(PolynomialFeatures(degree,include_bias=False),LinearRegression(fit_intercept=False))
model.fit(x.reshape(-1,1),y)
y_model=model.predict(x.reshape(-1,1))

#データフレームの確認
df = pd.DataFrame({'y_model.predict':y_model,},index=x)
df.sort_index().plot(kind ='line',figsize=(10.,5.))

# 係数
model.steps[1][1].coef_

• よく似たグラフになりました。
  

• 係数一致（ほぼ）

array([ 5.06817229e+00, -1.71343566e-01,  3.49200227e-03])

まとめ

• numpyのpolyfitではできなかったけど、scikit-learnでできてよかった。
• Excelの代替手段としてPython使ってるときに困ったのでメモ