pythonを使った回帰分析について、いくつかライブラリを紹介したのでこの記事にまとめておく。今後なにか増えたらここに追記していく予定。
第一弾scikit-learn LinearRegression。機械学習によく使われているライブラリ。
これはそのうちもうちょっと勉強したい。
第二弾scipy.optimize.curve_fit編。
関数を定義してフィッティング出来るので、単回帰に限らず、色んな関数のフィッティングが出来て便利。
第三弾scipy.optimize.minimize編。
ある関数の最小値を求めることができる。回帰分析自体なら他のライブラリのほうが便利だけど、最小化できる、というのは何かしらに使えそう。
第四弾numpy.polyfit編。
numpyでも回帰分析できる。多項式のフィッティングがシンプルな表記でできるので楽。
第五弾statsmodels.api編。
重回帰の信頼区間も出せる優れもの。ただ使いこなすにはもうちょい勉強必要。
