Pyhtonで回帰分析を使ってモデルを作りたい（予測したい）ときはどうしたらいいの？

はじめに

備忘録です
青チャート見たいな感じで記事を書く試みをします！

問題

• Pyhtonで回帰分析を使ってモデルを作りたい（予測したい）ときはどうしたらいいの？

解法・方針

scikit-learnのsklearn.linear_model.LinearRegressionを使おう！

大まかな流れ

• 回帰分析のオブジェクトを作成する
• データを用意する
• データでトレーニングする
• 実際に値を当てはまてみる

解答例

from sklearn.linear_model import LinearRegression ##インポートする

lm = LinearRegression() ##オブジェクトを作成する

X = df[['hoge']] ## Xのデータを用意する
Y = df['hoge'] ## Yのデータを用意する

lm.fit(X,Y) ## トレーニングする。要するに回帰分析して、モデルを作る

Yhat=lm.predict(X) ## 実際にXを当てはめて予測してみる
Yhat[0:5] ## 予測結果をちょっと表示する はじめから5つ

lm.intercept_ ## 一応最後に、切片と
lm.coef_ ## 傾きを確認する

参考文献

https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LinearRegression.html