気圧と自分の体調の関係の可視化 その3
前回はRで気圧と体調の関係をモデリングしましたが、同じものをRではなくpython/scikit learnでも実装してしました
scikit learnでロジステック回帰分析
- ipython notebookをつかったものは下記になります
ちょっとはまったとこ
In [6]で説明変数を作成しているのですが、Rのデータフレームと同じノリでいけるかと思いましたが、ダメでした・・・。scikit learn使うときは、データの格納方法をRの時と頭を切り替えないといけないなぁ。
↓はだめで
array([ 1007.202225, 1020.320358, 1020.328217, 1020.381546, 1015.074692, 1020.835724, 1012.351532, 1013.030396, 1021.300278, 1018.453598, 1011.422272, 1010.293274, 1011.217041, 1005.185699, 1001.277008, 1010.462723, 1014.1539 , 1016.887207, 1016.12915 , 1013.549347, 1018.117752, 1024.495392, 1016.215286, 1015.554047, 1012.988052, 1010.540314, 1013.211517, 1013.830414, 1022.568283])
↓こっちならOK
[[1007.202225], [1020.3203580000001], [1020.328217], [1020.381546], [1015.074692], [1020.835724], [1012.351532], [1013.030396], [1021.300278], [1018.4535980000001], [1011.422272], [1010.293274], [1011.217041], [1005.185699], [1001.277008], [1010.462723], [1014.1539], [1016.887207], [1016.12915], [1013.549347], [1018.117752], [1024.495392], [1016.215286], [1015.554047], [1012.988052], [1010.540314], [1013.211517], [1013.830414], [1022.568283]]
理解できてないこと
- Rのロジステック回帰と、scikit learnのロジステック回帰の結果が全然違う・・・。
- Rのロジステック回帰の中身が分からない・・・。
- scikit learnの結果でpの値がでてこない・・・。
- L1 regularization/L2 regularizationがわからない・・・。
- Rだとそういうパラメータの指定ないよね・・・