Pythonは、データ分析や機械学習に広く使用されています。特に、重回帰分析は、複数の入力変数から出力変数を予測するための強力な手法です。
重回帰分析とは
重回帰分析は、単回帰分析の入力変数を1つから複数（N個）に増やしたものです。それにより、単回帰から以下のような変化があります：
– 行列を使った計算が増える（複雑になる）
– 複数の入力変数の粒度を揃えるために正規化が必要
– 単回帰と同様の計算に対して、入力変数の数に応じた補正が必要になる場合がある
– 入力変数同士の相関が強い（線形従属）の場合は、うまくモデル化できないので、正則化・次元削減といった対策が必要
Pythonでの重回帰分析の実装
Pythonのscikit-learnライブラリを使用して重回帰分析を実装することができます。以下に、その基本的な手順を示します。
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# モデルの定義
model = LinearRegression()
# モデルの学習
model.fit(x_scaler, t)
ここで、x_scalerは正規化された入力変数、tは目的変数を表します。
グラフ化
重回帰分析の結果を視覚的に理解するためには、グラフ化が有効です。Pythonのmatplotlibライブラリを使用して、予測値と目標値の関係をプロットすることができます。
import matplotlib.pyplot as plt
plt.plot(model.predict(x_scaler), 'o' ,label= "predict")
plt.plot(t, 'o' ,label= 'target')
plt.legend()
plt.show()
以上がPythonを用いた重回帰分析とそのグラフ化の基本的な手順です。これを基に、さらに詳細な分析や予測を行うことが可能です。