PythonのNumpy、Pandas、scikit-learnモジュールでの回帰分析

Pythonの勉強にいくつかのモジュールで回帰分析をおこなってみました。
参考にしたのは以下のサイト（統計学のサイトです）。

アイスクリーム統計学にようこそ！

データはリンク先から、CSVファイルに変換したものを使用しています。
（そのまま、テーブル読み込めよっていうツッコミはなしで）
scikit-learnモジュールの時、データ形に気がつくまで苦労しました。

Numpy モジュール の polyfit()メソッド

python2.7

#coding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv('iceshop.csv')
x_data = dataframe['distance']
y_data = dataframe['custmer']

model = np.polyfit(x_data, y_data, 1)
m = np.poly1d(model)
print(m)

Pandas モジュール の ols()メソッド

python2.7

#coding:utf-8
import numpy as np
import pandas as pd
dataframe = pd.read_csv('iceshop.csv')
x_data = dataframe['distance']
y_data = dataframe['custmer']

model_ols = pd.ols(y=y_data, x=x_data, intercept = True)
print(model_ols)

scikit-learn モジュール の linear_model.LinearRegression() メソッド

python2.7

#coding:utf-8
import pandas as pd
from sklearn import linear_model

dataframe = pd.read_csv('iceshop.csv')
#dataframe型では動かないので注意
nparray = dataframe.as_matrix()
x_list = nparray[:,1]
y_list = nparray[:,2]

#1列にしないダメ
x_list2 = x_list.reshape(len(x_list),1)
y_list2 = y_list.reshape(len(y_list),1)

lm = linear_model.LinearRegression()
lm.fit(x_list2, y_list2)

print 'Coefficients :' + str(lm.coef_)
print 'Intercept :' + str(lm.intercept_)
print 'R2 :' + str(lm.score(x_list2, y_list2))

参考：データの取得して、CSVファイルで書き出す処理について

python2.7

#coding:utf-8
import pandas as pd

#アイスクリーム統計学の練習問題ページ
url = 'http://kogolab.chillout.jp/elearn/icecream/chap2/sec5.html'

fetched_dataframes = pd.io.html.read_html(url)
dataframe = fetched_dataframes[0]

#日本語の処理はめんどくさいのでヘッダー行を削除
dataframe.columns = ['shop_id','distance','custmer']
df2 = dataframe.drop([0])
df2.to_csv('iceshop.csv', index = False)     

以下のデータがCSVファイルで出力されます。

shop_id	distance	custmer
1	10	795
2	1200	213
3	500	465
4	50	694
5	740	403
6	30	782
7	10	769
8	360	561
9	150	692
10	930	361
11	620	385
12	65	723