scikit-learn を使って線形回帰

https://gyazo.com/619c803729900b609a39d43e28331661

こちらの記事を参考にさせていただきました。

こちらの記事ではボストンの郊外住宅価格を使用していましたが、どうも最近のデータセット内には含まれていないようなので、（倫理的な問題？）代わりにカリフォルニアのデータを使用します。

code:python

from sklearn.datasets import fetch_california_housing

housing = fetch_california_housing()

データセットの説明はこちらにあります。

こちらをやってみる。

データを描画するのに、 seaborn を使った方が楽かもしれない。

標準化するライブラリ

pandas で、たとえば文字のカテゴリをカラムに分割するときに pd.get_dummies 関数が使える。

matplotlib で縦線や横線を引くのであれば、 hline や vline を使用する。

matplotlib で単純にグラフを重ねるのであれば、 plot にそのまま宣言してしまえばいい。

code:python

plt.figure(figsize=(10, 8))

plt.scatter(lin_train_pred, y_train, alpha=0.4)

plt.xlabel('Prediction')

plt.ylabel('Residual')

plt.show()