Pythonはデータサイエンスと機械学習の分野で広く使用されています。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モデリングすることができ、異常値やノイズに対して頑健です。
以下に、Pythonで分位数回帰を実装する基本的な例を示します。
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.formula.api as smf
import matplotlib.pyplot as plt
# データの生成
np.random.seed(42)
x = np.linspace(start=0, stop=10, num=100)
X = x[:, np.newaxis]
y_true_mean = 10 + 0.5 * x
rng = np.random.RandomState(42)
y_normal = y_true_mean + rng.normal(loc=0, scale=0.5 + 0.5 * x, size=x.shape[0])
# 分位数回帰モデルの設定
mod = smf.quantreg("y ~ X", data)
res = mod.fit(q=0.5)
# 結果の表示
print(res.summary())
このコードは、分位数回帰モデルを設定し、データにフィットさせ、結果を表示します。この例では、中央値（q=0.5）を予測していますが、他の分位数を予測することも可能です。
分位数回帰は、データの異なる部分を理解するのに役立ちます。たとえば、住宅価格のデータを分析する場合、分位数回帰を使用すると、価格の下位、中位、上位の動向を個別に調査することができます。
以上の例は、Pythonで分位数回帰を実装する基本的な方法を示しています。さまざまなデータセットと問題設定でこの手法を試してみてください。.