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】

[@seiji7042]

とても分かりやすく、今回も大変勉強になりました。ありがとうございます！

[@nishimaki]

こちらこそご視聴頂きありがとうございました！

[@hidet8009]

新しい動画配信ありがとうございました。待ってました(笑)　回帰分析の奥が深いことがよくわかりました。エクセルで出来る範囲等、以前の動画を見返して勉強したいと思います。次回の動画も楽しみに待ってます！

[@nishimaki]

こちらこそありがとうございます！本チャンネルの動画がお役に立てましたら幸いです！

[@にこにこぴよ]

こんにちは。解説ありがとうございます。

[@nishimaki]

こちらこそコメントありがとうございます！

[@takashiyoshii]

この動画もとてもわかりやすく大変参考になりました。現在の重回帰を用いた検討についてもFormula APIや正則化でとても効率化できそうですので頑張ってみます。

[@nishimaki]

ありがとうございます！ 特徴量エンジニアリングや正則化はExcelでは大変なので、Pythonでの実行方法を覚えておくと良いですね！

[@pikaichi1541]

いつも分かりやすい動画ありがとうございます。 初歩的な質問で申し訳いですが、今回の動画の場合、分割学習法はしていなかったのですが、formura apiの場合は必要ないのでしょうか？

[@nishimaki]

こちらこそありがとうございます！ 分割学習法は「モデルの正解率〜%」などと精度を計測する際には必要なのですが、今回の動画のように「重要な説明変数はどれか？」という使い方をするような際には分割学習法は必須ではありません。 なので、「formula APIは分割学習法は必要ない」という訳ではなく、「回帰分析を行う目的によっては分割学習法は不要」という感じになります。

[@pikaichi1541]

@@nishimaki 返答ありがとうございます。 理解しました。 これからも分かりやすい動画を楽しみにしています。