Pythonのscikit-learnライブラリを使って重回帰モデルを作成する方法をご紹介します。 今回はモデルによる予測の考え方についても少し触れています。 なお、重回帰分析の概要が知りたい方は「【Rで実践】初心者でもできる重回帰分析 」をご参照ください。 通常、分析結果と同時に、予測の信頼度を表わした「重相関 r」という数値を渡してくれます。 実際に使用しているのは「補正 R2」を利用していますが、この係数が0.5以上であれば分析結果の信頼性はあると一般的には言われています。 予測モデルを構築する時は変数の変換と取捨選択を試行錯誤する必要があるが, R の formula を活用すれば楽にできる. R の lm 関数で単回帰を行う方法と信頼区間・予測区間の求め方.
回帰分析には、単回帰分析、重回帰分析、ロジスティック回帰分析,… などなど、いくつか種類があります。 その中で、単回帰分析は、最も基礎的な回帰分析です。 単回帰とは、1つの目的変数を、1つの説明変数で予測できるモデルのことです。
lm()関数の備忘録です。 出力されている内容は概ね理解していたのですが、具体的にどうやって出すんだっけ？と思って調べたのでまとめておきます。 以下は、定番の赤本を参考にしました。
手計算しやすいように例もとってもシンプル！ x S_0 S_1 p n k F_val
3 重回帰分析と単回帰分析 体重を予測する問題 分析1…「身長」のみから体重を予測 分析2…「身長」と「ウエスト」の両方を用いて体重を予測 分析1と比べて大きな改善 ⇒「体重」に関する推測では「身長」だけでは不十分 単回帰は、1 つの独立変数で 1 つ従属変数を説明したい場合に利用される分析手法である。
R / lm 関数による単回帰分析 2019.09.14.
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