【内容】
今回はscikit-learnを使った重回帰分析の基本的な流れについて見ていきましょう。重回帰分析とは、複数のaxから成るy=a1x1+a2x2+a3x3+…+bのモデルを使って、複数のxからyの値を予測する手法になります。
通常、分析法を実施する前には前処理が必要になりますが、今回は、（１）スケール調整と、（２）重回帰分析が適用できるかどうか多重共線性を確認して障害となる説明変数を除去する作業の２つを実施しています。
重回帰分析の使い方を確認すると共に、データ準備→前処理→データ分割→学習によるモデル作成→評価の流れも確認しましょう。
【概要】
できるプログラミングチャンネルです。
ここではプログラミング言語のPythonを学習する動画をアップロードしていきたいと考えています。
Pythonの実行環境としてはGoogle社が提供しているGoogle Colaboratoryを想定しています。Google ColaboratoryはWebブラウザから環境構築無しで無料で手軽に利用できます。動画を見ながら実際にプログラムを記述してハンズオン形式で一緒に学習していきましょう。
よろしくお願いします。
【利用について】
個人利用として、または非営利・営利を問わず授業や研修、講座などの時間内学習用コンテンツおよび時間外学習用コンテンツとしてご自由にご視聴ください。ご視聴の際に事前の連絡などは必要ありませんが、利用者の自己責任でお願いします。
【リンク】
Google Colaboratory
https://colab.research.google.com/
【前後の動画】
[プログラミングPython No.000] Google Colabの基本的な使い方
https://youtu.be/qPVVycVVCcE
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