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
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#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)
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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。
Pythonコードをトークルームかpy形式で送ります
いまは6つのモデルで10000円としていますが、1つずつばら売りをしてもよいかと考えています。ご希望ありましたらご連絡ください。