データ分析– category –

D 【Data Preparation】 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 学習データ x = train.iloc[:,:-1] y = train.i...

【確率密度関数norm.pdfの使い方】 正規分布の確率密度関数を表すにはnorm.pdfを使用します。 from scipy.stats import norm norm.pdf(x, a, loc=0, scale=1, size=None...

【SettingWithCopyWarningが発生する例】 import pandas as pd # データフレームを作成 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}) # A列が...

【データの用意】 import statsmodels.api as sm import numpy as np # 説明変数 x = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]) # ポアソン分布に従う目的変数を作成...

【beta.pdfの使い方】 beta.pdfは、beta分布の確率密度関数を表す関数です。beta分布は、0から1の範囲で値を取る連続的な確率分布で、2つのパラメータaとbによって形状...

【線形回帰モデルとは】 線形回帰モデル(Linear Regression)とは、次のような回帰式により説明変数から目的変数の値を予想するモデルです。 $$ y = b_{0} + b_{1}x_{1} ...