単回帰分析のFlow

単回帰分析とは

単回帰は教師あり学習のひとつで, 1つの説明変数から目的変数を予測する手法です.
回帰は目的変数が連続値である予測が出来た場合に用いられます.

使用するライブラリ

• pandas
  数表を扱うライブラリ.
• numpy
  行列計算をするためのライブラリ.
• scikit-learn
  学習のためのモデルやデータを扱うライブラリ.
• matplotlib
  グラフを作成するためのライブラリ.

ライブラリの使用Flow

graph LR
    id1(("pandas<br/>読み込み・統計分析<br/>(DataFrame型)")) -->|numpyのarray型へ変換| id2((numpy))
    id2 -->|データの傾向を可視化| id3((matplotlib))
    id2 -->|"モデルの作成・学習"| id4((scikit-learn))

[!NOTE] pandasのDataFrame型をnumpyのarray型に変換してから matplotlib や scikit-learn 等のモジュールで使用する.

分析Flow

大雑把な分析の流れです.

1. pandasでデータを読み込む
2. 標準化する
3. pandasで相関係数を見る
4. matplotlibでデータの傾向を見る
5. データの分割
6. scikit-learnで線形回帰モデルを作る
7. 学習させる
8. モデルの性能を評価する

[!NOTE] 2で説明変数と目的変数に直線的な関係がなかったり, 3で相関があまりなかった場合は線形回帰はできない.

終わりに

今回は, 単回帰分析の全体的なFlowについて書きました.
細かい解説や実装方法はまた別の記事に書こうと思います.(まだ理解してないなんていえない)