異端開発室

線形回帰モデルの評価指標 決定係数（R-squared）は、線形回帰モデルの適合度を示す指標です。0から1の範囲で値を取り、1に近いほどモデルの説明力が高いことを示します。 調整済み決定係数（Adjusted R-squared）は、変数の数を考慮した適合度指標です。同様に0から1の範囲で値を取り、1に近いほどモデルの適合度が高いことを示します。 P値は、説明変数の統計的有意性を ...

線形回帰は、複数の変数間の定量的関係をモデル化する統計的手法である。目的変数（従属変数）と一つ以上の説明変数（独立変数）の間の線形関係を、最小二乗法を用いて推定する。本稿では、C言語を用いて単回帰と重回帰を実装する方法を示す。 単回帰モデル 単回帰は、一つの説明変数 x と一つの目的変数 y の関係を直線 y = ax + b で近似する。最小二乗法により、残差 ...

データ分析師 - 試験問題 ファイル名にはご自身の名前を付けて提出してください import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score from datetime import datetime from pyech ...

一、R²相関係数の計算 (1) 定義の紹介 相関係数R²（決定係数とも呼ばれる）は、事物間の関係の密接さを測定する指標です。これはモデルがデータにどれだけ適合しているかを示す評価システムと考えることができます。スコアの範囲は0から1です。 (2) 完全なコード まず、単純な線形相関を持つデータセットを生成します。次に、sklearnライブラリのLinearRegressionクラスを ...

正則化の基礎概念 正則化は過学習を防ぐための手法であり、損失関数にパラメータ制約項を追加します。線形回帰モデルでは主に2種類の正則化項が使用されます： L1ノルム（パラメータの絶対値和）：Lasso回帰 L2ノルムの二乗（パラメータの二乗和）：リッジ回帰 コスト関数の可視化 単純な線形回帰を例に、正則化の効果を考察します。仮定するモデルとコスト関数： # サ ...