Pythonのsklearnメソッド　linear_model

2024年6月8日

scikit-learn（sklearn）のlinear_modelモジュールは、線形モデルに関連するさまざまなクラスと関数を提供します。線形モデルは、目的変数と特徴量の間の線形関係を仮定する統計モデルであり、回帰や分類などのさまざまな機械学習タスクに使用されます。以下は、linear_modelモジュールで提供される主要なクラスと関数のいくつかです：

1. LinearRegression: 線形回帰モデルをトレーニングおよび使用するためのクラスです。最小二乗法を使用して、目的変数と特徴量の線形関係をモデル化します。

   python
   from sklearn.linear_model import LinearRegression
   
   # 線形回帰モデルのインスタンス化
   linear_regressor = LinearRegression()
   
   # データをフィット
   linear_regressor.fit(X_train, y_train)
   
   # 予測
   y_pred = linear_regressor.predict(X_test)
   

2. LogisticRegression: ロジスティック回帰モデルをトレーニングおよび使用するためのクラスです。2クラスまたは多クラスの分類問題を解決します。

   python
   from sklearn.linear_model import LogisticRegression
   
   # ロジスティック回帰モデルのインスタンス化
   logistic_regressor = LogisticRegression()
   
   # データをフィット
   logistic_regressor.fit(X_train, y_train)
   
   # 予測
   y_pred = logistic_regressor.predict(X_test)
   

3. Ridge: リッジ回帰（L2正則化）を実行するためのクラスです。過学習を防ぐためにL2正則化項を追加して線形回帰モデルをトレーニングします。

4. Lasso: ラッソ回帰（L1正則化）を実行するためのクラスです。特徴量選択やモデルの疎な解を得るためにL1正則化項を追加して線形回帰モデルをトレーニングします。

5. ElasticNet: エラスティックネット回帰を実行するためのクラスです。L1正則化とL2正則化の両方を使用してモデルをトレーニングします。

6. その他の線形モデル：RANSACRegressor、TheilSenRegressorなど、さまざまな線形モデルを提供します。

これらの線形モデルは、異なるタスクとデータに適しており、モデルの正則化や特徴量の選択などの調整も可能です。適切なモデルを選択し、ハイパーパラメータを調整して、特定の問題に最適な線形モデルをトレーニングできます。