Statsmodelsでの回帰分析
前回の記事は線形回帰を解説しました。 回帰分析の説明はこの記事を参考してください。 線形回帰 回帰分析を行うとき、 Scikit-learn と Statsmodelsのライブラリをよく使います。前回はScikit-learnで回帰分析を行いました。今回はScikit-learnとStatsmodelsのライブラリを比較して、回帰分析を解説・実験します。 目次： 1. ライブラリ 1.1 Scikit-learnの回帰分析 1.2 Statsmodelsの回帰分析 2. コード・実験 2.1 データ準備 2.2 Sklearnの回帰分析 2.3 Statsmodelsの回帰分析 2.4 結果の説明 3. Partial Regression Plots 4．まとめ １．ライブラリ 1.1 Scikit-learnの回帰分析 sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) パラメータ設定： fit_intercept : boolean, optional, default True: False に設定すると切片を求める計算を含めません。 normalize : boolean, optional, default False: True に設定すると、説明変数を事前に正規化します。 copy_X : …