hayataka2049 https://blog.hatena.ne.jp/hayataka2049/ 静かなる名辞 https://hayataka2049.hatenablog.jp/ python sklearn 機械学習 回帰 ランダムフォレスト 主成分分析 はじめに 回帰分析を行う際、複数の目的変数に対して回帰をしたい場合があります。普通のモデルではできないのでちょっと面食らいますが、やり方は色々あるようです。 目次 はじめに 目的変数の数だけ回帰モデルを作る方法 複数の目的変数に対応したモデルを使う 正準相関分析 ランダムフォレスト回帰 多層パーセプトロン（ニューラルネットワーク回帰） まとめ スポンサーリンク 目的変数の数だけ回帰モデルを作る方法 単純に考えると、一つの目的変数を出力する回帰モデルを目的変数の数だけ用意してやれば、所要を達しそうです。 python+sklearnを使えば、これに対応したモデルが最初から用意されています。skl… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhayataka2049.hatenablog.jp%2Fentry%2F2018%2F05%2F07%2F115144" title="複数の目的変数で回帰を行う方法 - 静かなる名辞" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> Hatena Blog https://hatena.blog 2018-05-07 11:51:44 rich https://hayataka2049.hatenablog.jp/entry/2018/05/07/115144 1.0 100%