import pandas as pd import numpy as np from sklearn import linear_model data = pd.read_csv("data.csv", sep=",") clf = linear_model.LinearRegression() # 説明変数に "x1"のデータを使用 X = data.loc[:, ['x1', 'x2']].as_matrix() # 目的変数に "x2"のデータを使用 Y = data['x3'].as_matrix() # 予測モデルを作成(重回帰) clf.fit(X, Y) # 回帰係数と切片の抽出 a = clf.coef_ b = clf.intercept_ # 回帰係数 print(a) print(b) print(clf.score(X, Y))
