【仕事にすぐ使える！】AI講座06.単回帰分析 ＜エクセルで学ぶ単回帰分析＞｜Pythonで始める人工知能入門講座

[@渡辺優子-c2o]

全体の流れ理解です ①散布図より部屋数と住宅価格に直線的な関係性があると仮定 ②直線数式 y=ax+b のa(w1)とb(w0)を残差の二乗和を使ってデータ点（実際の観測値）と直線上の点（予測値）の差を計る ③w1とw0を求めて部屋数毎の住宅価格を求めてみる 実際の例で言うと、 データサイエンスを使わない場合では部屋数毎の住宅価格の平均を取るといったアプローチでも求めると思うので、データ例に極端に偏りがある場合（部屋数３だけデータが無いとか）に有効なように思いました。 またこれを基礎として未来予測ができるのは面白そうです。

[@jun-uen0]

いつもいつも初心者に分かりやすい説明をしていただきありがとうございます。仕事に役立てそうです。感謝します。

[@しまネコ-i4v]

なかなか知識が追いつかないですけど、Excelとなると出来そうって思いました。本当に有り難いです。

[@takashikanda2669]

df = pd.read_csv(bs.filename,header=1)を実行するとエラーになります。ライブラリのインポートもできているのですが、ローカル環境（ターミナルからjupyter lub) で行っているのですが、環境が悪いのでしょうか？

[@AlternateMelatonin]

sklearn version 1.2 から load_boston 削除されてます泣

[@AlternateMelatonin]

理由は倫理的な問題が含まれるためだそうです。 The Boston housing prices dataset has an ethical problem: as investigated in [1], the authors of this dataset engineered a non-invertible variable "B" assuming that racial self-segregation had a positive impact on house prices [2]. Furthermore the goal of the research that led to the creation of this dataset was to study the impact of air quality but it did not give adequate demonstration of the validity of this assumption.

[@kinocode]

そうなんです。 代わりに、カリフォルニアの住宅価格のデータセットがありますので、そちらを使われるとよいと思います！

[@rieko257]

@@kinocode カリフォルニアの住宅価格のデータセットを読み込んでみましたが、bs.filenameでデータのフルパスを取得できず止まってしまいました。

[@仲間ちか]

!pip install scikit-learn==1.1.0　でインストールしたらできました。

[@野島佑悟]

連立方程式からw1とw0の求め方が分からないのですが、教えていただけませんでしょうか。

[@primeq9826]

いつも見させております。機械学習は後々、どのようなアルゴリズム・手法を扱う予定でしょうか。またkerasなども扱う予定でしょうか。Webアプリ開発ではどのフレームワークを扱う予定でしょうか。