第2章:線形回帰

公開日:2019-08-15
最終更新日:2019-08-26

skl02-0:準備
Daveはこれまでにラーメンを90食試してきた.次のデータramen.csvはDaveのラーメンに対する評価履歴データである.以下のデータをdataディレクトリに配置したうえで,次のコードを実行しよう.
  • ramen.csv:ラーメンに対する評価履歴データ(データIDid,こってり度richness {0-100},評価値rating {0-100}

skl02-1:LinearRegressionのインポート
LinearRegressionをインポートしよう.
難易度:★
ミッション 説明
1 LinearRegressionをインポートする.

skl02-2:LinearRegressionオブジェクトの生成
LinearRegressionオブジェクトを生成しよう.
難易度:★
ミッション 説明
1 LinearRegression()コンストラクタを呼び出す.
2 生成したLinearRegressionオブジェクトをregrとする.

skl02-3:学習
学習データを基にregrにより学習しよう.
難易度:★★
ミッション 説明
1 LinearRegression.fit()メソッドを使う.

skl02-4:回帰係数の取得
回帰係数を取得しよう.
難易度:★★
ミッション 説明
1 LinearRegression.coef_属性を使う.

skl02-5:予測
regrによりテストデータに対してラベルを予測しよう.
難易度:★★
ミッション 説明
1 LinearRegression.predict()メソッドを使う.

skl02-6:平均二乗誤差の取得
regrのテストデータに対する平均二乗誤差を取得しよう.
難易度:★
ミッション 説明
1 LinearRegression.predict()メソッドを使う.
2 numpy.mean()関数を使う.

skl02-7:予測精度の取得
regrのテストデータに対する予測精度を取得しよう.
難易度:★
ミッション 説明
1 LinearRegression.score()メソッドを使う.

skl02-8:学習モデルの可視化
次のコードはregrによる学習モデルを可視化するものである.次のコードをskl02_plt.pyというファイル名で保存し,python3コマンドで実行しよう.

難易度:★
ミッション 説明
1 python3コマンドでskl02_plt.pyを実行する.