機械学習のPythonコードを送ります

６種類のモデルをひとつのPythonコードにまとめました

Pythonにて以下のモデルを用いた機械学習コードをお送りします ①線形重回帰（モデル式あり　回帰係数＋切片） ②多項式重回帰（モデル式あり　回帰係数＋切片） ③ニューラルネットワーク回帰（モデル式なし） ④SVR（線形カーネル）（モデル式あり　回帰係数＋切片） ⑤SVR（非線形カーネル）（モデル式なし） ⑥ランダムフォレスト（複数の決定木の可視化について検討中） それぞれ決定係数もでます　図をご参考ください Pythonのコードを一部貼り付けます 以下は①の線形重回帰です　前処理の部分は除きます *********************** #線形重回帰モデル ols を作成する ols = linear_model.LinearRegression() #正規化した訓練データによって学習する ols.fit(Xtrain_scld, ytrain) #訓練データに対して、予測値ベクトル ytrain_predict1 を計算する ytrain_predict1 = ols.predict(Xtrain_scld) #評価データに対して、予測値ベクトル ytest_predict1 を計算する ytest_predict1 = ols.predict(Xtest_scld) #訓練データに対して、決定係数 ytrain_score1 を計算する ytrain_score1 = metrics.r2_score(ytrain, ytrain_predict1) #評価データに対して、決定係数 ytest_score1 を計算する ytest_score1 = metrics.r2_score(ytest, ytest_predict1) #モデル式表示用　 （割愛） *********************** 出来るだけコードの説明を入れていますので初学者の方にも良いかと思います。 このようなコードがモデル式６つ分１つのファイルに記載しています。