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前回の動画、エクセルを使った単純回帰分析の動画はご覧になりましたか? 前のビデオでは、Excel を使用して単純な回帰分析を実行しました。 エクセルでやると、単回帰分析で何をしているかという理論の理解が深まるかもしれません。 このビデオでは、Python を使用して単純な回帰分析を実行します。 単純な回帰分析を Excel よりもはるかに簡単に実行できます。 Pythonの便利さを理解していただければ幸いです。 Python で単純な回帰分析を行う方法はたくさんあります。 今回は2つの方法を紹介します。 1 つ目は Seaborn の使用です。 2 番目の方法は、Numpy を使用することです。 詳細はレッスンにてご説明いたします。 ▼目次 00:00 はじめに 01:20 データの読み込みとデータの説明 02:51 散布図行列と相関行列 06:19 seaborn による単純回帰分析 08:28 NumPy による単純回帰分析 12:03 決定係数の求め方 14 : 43 おわりに ▼関連動画[Introductory course on artificial intelligence starting with Python]AI講座 01.講座紹介 | 初心者にもわかるように頑張って解説します![Introductory course on artificial intelligence starting with Python]AI講座 01.講座紹介 | 初心者にもわかるように頑張って解説します![Artificial Intelligence, Start Here]ゼロからの単純な回帰分析 | AIコースNo.03[Understand the meaning of studying mathematics! ]AI講座 04.簡単な回帰分析 | | Pythonから始める人工知能入門講座[Understanding how to use differentiation! ]AI講座 05.簡単な回帰分析 | | Pythonから始める人工知能入門講座[Usefulforworkimmediately!】AICourse06SimpleRegressionAnalysis|IntroductorycourseonartificialintelligencestartingwithPython▼Transcript“`pythonimportpandasaspdfromsklearndatasetsimportload_bostonbs=load_boston()df=pdread_csv(bsfilenameheader=1)df“`Nowlet’sreadtheBostonhousepricedataintoaPandasdataframejustlikeinthepreviouslessonIwilldoitIhavereadthedataForthoseofyouwhohaven’tseenthelastvideoalittlebitaboutthedatasetThisdatasetcontainsdataforeachofthe506partitionsofBostonThedataabouteachblockisthecrimeratehousepricesetcforthatblockIfyouwanttoknowdetailedinformationabouteachitemofdatawritebsDESCRintheprintfunctionandexecuteitAreferenceforthisdatasetisdisplayedWewillusethisdatasetasthetargetvariableforhousepricesandtherestasexplanatoryvariablesInotherwordsitisusedtopredicthousingpriceswithvariousdataInthepreviouslessonyouperformedasimpleregressionanalysisusinghousepricesasthedependentvariableandthenumberofroomsastheexplanatoryvariableInotherwordsIchoseexplanatoryvariablesbasedonmyexperiencethathousingpricesarelikelytoriseifthenumberofroomsislargeThecolumnnamesofthedisplayeddataframeareMEDVforhousingpricedataandRMfornumberofrooms“`pythonprint(bsDESCR)“`##Selectexplanatoryvariablesfromscatterplotmatrix/correlationmatrix“`pythonimportseabornassnssnspairplot(df)“`HoweverifyouuseSeabornyoucanlookatallthedataandthenchoosetheexplanatoryvariablesLet’sactuallydoitFirstimportSeabornsothatitcanbeusedwiththenamesnsThenusethepairplotmethodtodisplayascatterplotofallthedatasnspairplotparenthesisPassthedataframedfcontainingthebostondatainsidetheparenthesesIwilldoitIwasabletodisplayascatterplotofallthedataInthiswaythepairplotmethodisamethodthatdisplaysascatterplotofallthedataintheargumentsAmatrixthatdisplaysascatterplotiscalledascatterplotmatrixIwillexplainhowtoreadthescatterplotmatrixThecolumnnamesofthegivendataarewrittenontheverticalandhorizontalaxesrespectivelyAtthebottomoftheverticalaxisisMEDVthescatterplotofhousepricesSincethedatanameontheleftmostsideofthehorizontalaxisisCRIMascatterdiagramisdisplayedwhenthecrimerateperpersonintheplotisonthehorizontalaxisLesscrimemeanshigherhousepricesCertainlyitcanbereadthatthecloserthevalueonthehorizontalaxisisto0thehigherthehousepriceontheverticalaxisInadditionsincetheverticalaxisandthehorizontalaxisarethesamedataMEDVaredisplayedinahistogramatthebottomrightThisisthesameforotherdataandhistogramsarearrangeddiagonallyfromtheupperlefttothelowerrightofallscatterplotsInthiswaythescatterplotmatrixdisplaysthescatterplotsofallthedatasidebysideScatterplotmatricesallowyoutoselectexplanatoryvariablesthatarevisuallycorrelatedItisalsoveryusefulwhenyouwanttoseetrendsinoveralldataforthetimebeing(Continued)▼TranscriptBlog▼Self-introductionIamwritingaself-introductiononmyblog▼SNSTwitter:Facebook:Website:#ArtificialIntelligence#AI#Python#SimpleRegressionAnalysis#Seaborn#NumPy#sklearn

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6 thoughts on “【簡単・お手軽】AI講座07.単回帰分析 <Python実装編>|Pythonで始める人工知能入門講座 | 単 回帰 分析 pythonの最も正確な知識の概要

  1. qian‐qian says:

    プロの講師っぽい。信頼感あるし、好感度も高い。
     一つF/Bがあります。「信頼区画」て用語はググっても出てこなかったよ。「信頼区間」だよね。

  2. kazuyuki ninbe says:

    質問なのですが。
    x:RM  y:MEDV
    相関係数 Excel:0.76547701 Python:0.695360
    決定係数  Excel:0.58595505 Python:0.4835254
    と違いますが、 なぜでしょう?
    よろしくお願いいたします。

  3. A I says:

    今、大学の統計学で学んでいる単回帰分析がまさかPythonでこんなにも簡単にできるとは!
    また、一つ賢くなった、、、、

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