エントリーの編集
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
pythonで一般化線形モデルと公式リファレンスの罠 - using statsmodels - - Data Science by R and Python
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
pythonで一般化線形モデルと公式リファレンスの罠 - using statsmodels - - Data Science by R and Python
寒くなってきました。最近、pythonでデータの解析をすることにいそしんでおります。 Rでできることをpyt... 寒くなってきました。最近、pythonでデータの解析をすることにいそしんでおります。 Rでできることをpythonでやりたいなと思っていろいろ調べてみると、まぁなかなかできるようになっていなかったりするわけで、その辺を整備し始めたので、ここに書いていこうと思います。 一般化線形モデル(Generalized Linear Model) 一般化線形モデルは、回帰の問題ではよく利用される方法で、Rではglmという関数で使うことができます。有名なものはロジスティック回帰です。図的には、以下のような感じになります。 これをpythonで行うときには、多くの場合scikit-learnを使うような気がするのですが、scikit-learnのアウトプットは、統計的に結果を見たい場合に十分とはいえません。できればRのロジスティック回帰の結果みたいなの(下図)、、、を出力したいんです。 statsmode