Pで作業軽減しましょ

【python】機械学習~回帰分析~【colaboratory】

地味にジリジリと勉強しているpythonによる機械学習(*’ω’*)

pandasでグラフを描くところまで進み、いよいよ次は「回帰分析」になります。

写真にもあるように

回帰分析=データの予測

…厳密には多少違う部分もあると思いますが、本丸まで来た感があってやや興奮気味。

グラフもそれっぽいのが出てきてたりします。

さて、相変わらず「いちばんやさしいpython 機械学習の教本」をgoogole Colaboratryにて実践中。

環境を整えるのが大変(例えば会社のPCで勝手にインストできない、とか)の場合にもGoogleアカウントがあればColaboratryは使えちゃうので便利(*’ω’*)

そういえば、回帰分析という言葉自体は覚えていないものの、グラフに点をとっていって、それに合うように線を引くというのを、物理の時間に実践していたのを思い出しました。

そのラインによって、値の予測をすることができる。

たしか、自由落下と加速度の授業だったと思うんだよなぁ~あの頃は楽しかった(*’ω’*)

1G=9.8m/s^2

加速度の値とか覚えているもんだねぇ。

一体何年前の話なのか…ま、それはいいとして、数学としてではなく物理の実習にてやったこととして覚えています。

それをpythonにてPCで計算させて答えを出す。

いやー、技術の進化ってすごいね。

…。

もっと情報らしい情報が書ければいいんですが、まだ自分の身に付いていないので(;´・ω・)モウシワケナイ

ただ、昔プログラムをかじっていたおっさんで、エクセルが調べながら使える程度のスキルでも十分にそれっぽい分析が出せるのは事実。

毛嫌いせずに一度チャレンジしてみるといいと思いますよ(*’ω’*)

簡単なプログラムが組めるようになれば、普段の業務にもきっと役立つので。

そしていつか何らかの形でサービスを開始できれば…。

頑張りますよ~運動だけじゃなくてこっちもね( ̄ー ̄)

ちなみに、chapter7で、fitでのエラーが出ている方がいたら

reg.fit(x.values.reshape(-1, 1), y.values.reshape(-1, 1))

にすると、エラー回避できるかも???

参考になれば幸いです!

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