HK29 https://blog.hatena.ne.jp/HK29/ PythonとVBAで世の中を便利にする https://hk29.hatenablog.jp/ Python scikit-learn 回帰 ニューラルネットワーク '19/12/22更新・汎用性を持たせるためにcsvファイルを指定して読み込むようにした・NN(Neural Network)の隠れ層をリストとして、複数パターンを指定できるようにした・得られた回帰モデル(回帰式)をシリアライズにより「.joblib」ファイルで保存する 本記事では、scikit-learn(sklearn, サイキットラーン)で回帰分析できる次の7つの方法と結果例を載せました。1. LinearRegression：線形重回帰2. GradientBoostingRegressor：勾配ブースティング回帰3. RandomForestRegressor：ランダムフォレスト回帰… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fhk29.hatenablog.jp%2Fentry%2F2019%2F11%2F02%2F180930" title="Python 「scikit-learn」による様々な回帰分析（線形/勾配ブースティング/ランダムフォレスト/サポートベクトルマシン/ニューラルネットワーク） - PythonとVBAで世の中を便利にする" class="embed-card embed-blogcard" scrolling="no" frameborder="0" style="display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;"></iframe> https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/H/HK29/20191102/20191102175440.png Hatena Blog https://hatena.blog 2019-11-02 18:09:30 rich https://hk29.hatenablog.jp/entry/2019/11/02/180930 1.0 100%