cross_hyou https://blog.hatena.ne.jp/cross_hyou/ Rで何かをしたり、読書をするブログ https://www.crosshyou.info/ データ分析 www.crosshyou.info の続きです。今回はいよいよ本丸のワインのクオリティを予測してみましょう。 まずはlm()関数で線形モデルをOLSで推計します。 citric_acid以外の変数は全て、有意な変数ですね。R2が0.3なのでそれほど正確な値を予測するモデルではないかもしれません。テスト用のデータで予測してみます。 qualityは整数の値しかとりませんから、round()関数で四捨五入しています。 実際の値と比べてみます。 予測値は、4から8までの値ですが、実際は3から9までの値ですね。 正しく予測できたのは、4は2個、5は312個、6は667個、7は71個、8は0個でした。… 190 <iframe src="https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Fwww.crosshyou.info%2Fentry%2F2025%2F11%2F03%2F165811" title="UCI Machine Learning Repository の Wine Quality のデータの分析5 - lm()関数でクオリティを推測する - Rで何かをしたり、読書をするブログ" 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/c/cross_hyou/20251103/20251103163613.jpg Hatena Blog https://hatena.blog 2025-11-03 16:58:11 rich https://www.crosshyou.info/entry/2025/11/03/165811 1.0 100%