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80分で学ぶ！Pythonによる回帰分析の基本【Pythonデータサイエンス超入門】

【チャンネルメンバー募集中！】 継続的なチャンネル運営のため、ご支援頂ける方を随時募集しております。詳しくは下記リンクをご確認ください。    / @nishimaki   ----- 様々な場面で活躍するデータ分析手法「回帰分析」をPythonで実行できるようになりましょう！ ライブラリはstatsmodelsを使用しています。 質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！ 【ソースコードのコピペ用ページ】 https://analysis-navi.com/?p=4101 0:00 イントロダクション 4:33 回帰分析とは？ 14:22 Pythonで回帰分析を行う準備 17:11 ダミー変数の作成 19:30 回帰分析の実行 23:03 回帰分析の結果の解釈 30:27 Formula APIによる回帰分析の実行 34:00 特徴量エンジニアリング 41:38 未来予測 45:12 グラフ作成による精度確認 52:26 ラッソ回帰、リッジ回帰、Elastic Net 1:05:45 ロジスティック回帰 1:19:25 ポアソン回帰 1:22:15 クロージング 【キーワード】 線形回帰 p値 交互作用 多重共線性（マルチコ） 価格弾性力 L1正則化／L2正則化 MSE（平均二乗誤差） RMSE（二乗平均平方根誤差） リンク関数 #Python #データサイエンス