【Python入門】回帰分析や分類問題が使えるsklearn使い方

今回はPythonによる”回帰分析のやり方”について言及します。

回帰分析や分類問題は、データ分析による予測の基礎の基礎です。

Pythonではこれらの分析はSklearnというライブラリでほとんどが出来てしまいます。

そのため今回はライブラリの使い方として”回帰分析”を例にプログラム例を示します。

尚、裏でどのような仕組みがなされているのか、といった統計的な理解ポイントは下記にまとめております。

【回帰分析】機械学習の仕組 | 重回帰分析、ロジスティック回帰の仕組とは

2023年6月20日

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1 今回の論点整理
- 1.1 今回のアウトプット
- 1.2 今回の抑えドコ
2 今回のポイント
3 まとめ

今回の論点整理

今回のアウトプット

下記のようにデータを読み込み、機械学習の専用ライブラリを通して計算して結果を可視化します。

今回は、あまり深く踏み込まずに、簡単な使い方だけサラッと触れていきます。あくまで今回は

何はともあれそれっぽい分析をしたい

ということをまずは前提にやっています。pythonはライブラリが多数用意されているので一つ分析の流れが分かれば後はさほど難しくないです。

今回の抑えドコ

そこで、今回は上記を実現する手順について下記に備忘録的にまとめたいと思います。

抑えドコ！

今回の焦点
▷ライブラリを使って機械学習の手法を使える
（想定場面：変数の多いデータセットの分析が必要な場合）
ポイント
▷機械学習とSklearn
▷回帰分析とは？
▷検証視点とは？

順に触れていきます。

今回のポイント

①機械学習とSklearn

まずは抑えるべき概念とライブラリを超ザックリと触れます。

まず、機械学習とはざっくりといえば、単純集計やクロス集計では出来ない高度な分析ができるもの。と捉えればよいと思います。（また今後まとめますが）

具体的な業務で考えた場合は、以下のようなことを言われたら利用する価値があるかなと思います。

機械学習の使い時

「数ある要因の中でどれが一番効いてるの」
「相関関係じゃなくて因果関係示せないの」
「何等か予測とかできないの」

そして、Sklearnとは上記の声に応えるべく、サクッと高度な計算ができるように各種数式などをまとめたライブラリになります。

②回帰分析とは

さて、次は実際に分析を試してみようと思います。ここでは回帰分析を使います。

これまた、超ザックリいうと、「どの要因がどの程度影響しているか見る分析」とでも押さえておけばよいと思います。（これまた、どこかでまとめます。）

例えば、コンビニで売られている商品の売り上げ影響要因を考えた時に以下がどれほどなのかを機械が算出してくれます。

例：コンビニの売上要因

商品の価格
ライバル店の価格
その日の天気
商品のブランド
商品の内容量
パッケージの色
置かれている棚の位置
周辺のイベント
買われている顧客層

つまり、具体的な分析を想定すると、変数が３個以上あって人間の頭では到底判断するのが無理なものでも、そこを機械が求める値に合わせてぐるぐる数式を回転させながら計算してくれるような類です。

③検証視点とは

ここでは上記の回帰分析（重回帰）を実際にコードにいれて検証視点を考えます。今回も、前回同様、プリセットされているフリーデータ（ボストンの住宅価格データ）を使います。

# データの読み込み
from sklearn.datasets import load_boston

boston = load_boston()

dataset = pd.DataFrame(data = boston['data'], columns = boston['feature_names'])
dataset['price'] = boston['target']
dataset.head()

まずはデータを読み込み、求めたい値（目的変数）を価格(price)に設定します。そうすると以下のような値になると思います。

その後にこのデータを使って回帰分析の数式を読み込み、分析データをセットします。

# sklearn.linear_model.LinearRegression クラスを読み込み
from sklearn import linear_model
clf = linear_model.LinearRegression()

# 目的変数を指定
Y = dataset['price'].as_matrix()

# 説明変数にを設定
dataset2 = dataset.drop("price", axis=1)
X = dataset2.as_matrix()

数式の読み込みとデータのセットはこれだけ。あとはこの高度な分析を実施します。

# 予測モデルを作成
clf.fit(X, Y)

# 偏回帰係数
print(pd.DataFrame({"Name":dataset2.columns,
                    "Coefficients":np.abs(clf.coef_)}).sort_values(by='Coefficients') )

# 回帰係数
#print(clf.coef_)
 
# 切片 (誤差)
print(clf.intercept_)
 
# 決定係数
print(clf.score(X, Y))

分析自体もこれだけ実質の分析箇所はclf.fit()で終了です。結果はこのような形です。

あとはこの回帰係数の解釈ですが、基本的には影響度合いがどれくらいかを加味して数字通りの影響度があるとざっくり傾向を読めばOKです。

また、一番下の数字は決定係数と呼び、これらの変数全部でどれくらいを説明しきれているかを100%中何%かを示します。100ならいいというわけではないですが、一旦は高い程よいものだと捉えておけばよいと思います。

そして上記を踏まえ、じゃぁ一つ一つの変数をもう少し詳細に影響度合いを見たいとなった時には、以下のようにXの値を一つの数字に指定しなおし、かつ2軸の視覚化をすると分かりやすいです。

# matplotlib パッケージを読み込み
import matplotlib.pyplot as plt

#２軸で分析する変数を指定
Y = dataset['price'].as_matrix()
X = dataset.loc[:, ['RM']].as_matrix()

# 予測モデルを作成
clf.fit(X, Y)
 
# 回帰係数
print(clf.coef_)

# 散布図
plt.scatter(X, Y)
 
# 回帰直線
plt.plot(X, clf.predict(X))

# 決定係数
print(clf.score(X, Y))

今回の分析(単回帰）ではX(RM)とY(Price)それぞれ一つの値のため散布図など直感的に分かる図にすることが可能です。結果は以下の通り。