Pythonは、データ分析や機械学習の分野で広く利用されています。その中でも、分位数回帰は特に注目されています。分位数回帰は、データの分布全体を考慮に入れることで、異常値の影響を受けにくいモデルを作成することが可能です。
scikit-learnによる分位数回帰
Pythonの機械学習ライブラリであるscikit-learnでは、QuantileRegressorクラスを使用して分位数回帰を実装することができます。以下に、その使用例を示します。
from sklearn.linear_model import QuantileRegressor
import numpy as np
n_samples, n_features = 10, 2
rng = np.random.RandomState(0)
y = rng.randn(n_samples)
X = rng.randn(n_samples, n_features)
reg = QuantileRegressor(quantile=0.8).fit(X, y)
np.mean(y <= reg.predict(X)) # 0.8
このコードでは、QuantileRegressorクラスを使用して分位数回帰モデルを作成し、訓練データにフィットさせています。そして、predictメソッドを使用して新しいデータの予測を行っています。
まとめ
Pythonを使用した分位数回帰の実装は、データ分析や機械学習のタスクにおいて非常に有用です。特に、異常値の影響を受けにくいモデルを作成することが可能であり、そのための具体的な実装方法を本記事で紹介しました。これらの知識を活用して、より良いモデル作成に役立ててください。.