CHATGPTの使い方を具体例でまとめる(155,コード生成(PYTHON))

2024年1月30日 10:57

USER
PYTHONによる重回帰分析のコード生成をお願いします

CHATGPT
もちろんです。Pythonで重回帰分析を行うための基本的なコードを以下に示します。この例では、sklearn ライブラリを使用しています。まず、pip install scikit-learn を実行して、sklearn ライブラリをインストールしてください。

python
Copy code

必要なライブラリをインポート

import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.metrics import mean_squared_error

データを読み込み

ここではダミーのデータを使用しています。実際のデータに置き換えてください。

data = {'X1': [1, 2, 3, 4, 5],
'X2': [5, 4, 3, 2, 1],
'Y': [10, 20, 30, 40, 50]}

df = pd.DataFrame(data)

説明変数と目的変数にデータを分割

X = df[['X1', 'X2']]
y = df['Y']

訓練データとテストデータに分割

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

モデルの作成と訓練

model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

トレーニングデータでの予測

train_predictions = model.predict(X_train)

テストデータでの予測

test_predictions = model.predict(X_test)

モデルの評価

train_rmse = mean_squared_error(y_train, train_predictions, squared=False)
test_rmse = mean_squared_error(y_test, test_predictions, squared=False)

print(f'Training RMSE: {train_rmse:.2f}')
print(f'Test RMSE: {test_rmse:.2f}')

重回帰分析の結果を出力

print('重回帰分析の係数:', model.coef_)
print('重回帰分析の切片:', model.intercept_)
このコードでは、X1 および X2 を説明変数、Y を目的変数としています。また、データセットをトレーニングセットとテストセットに分割し、モデルを訓練しています。最後に、トレーニングデータとテストデータでの予測の平均二乗誤差（RMSE）を計算し、モデルの係数と切片を表示しています。

実行エラー
File "jyuukaiki.py", line 6
SyntaxError: Non-UTF-8 code starting with '\x83' in file jyuukaiki.py on line 6, but no encoding declared; see http://python.org/dev/peps/pep-0263/ for details
なので
#coding:cp932
を追加

実行結果は
Training RMSE: 0.00
Test RMSE: 0.00
重回帰分析の係数: [ 5. -5.]
重回帰分析の切片: 30.000000000000007

BARD

Pythonによる重回帰分析コード生成
重回帰分析のコード生成に必要な情報は以下の通りです。

目的変数: 分析対象となる変数
説明変数: 目的変数に影響を与えると考えられる変数(複数)
データ: 目的変数と説明変数を含むデータセット
ライブラリ: Pythonで重回帰分析を行うライブラリ (例: statsmodels, scikit-learn)
上記の情報に基づき、以下の手順でPythonによる重回帰分析コードを生成します。

ライブラリのインポート

Python
import statsmodels.api as sm
import numpy as np
コードは注意してご使用ください。詳細
2. データの読み込み

Python
data = sm.datasets.get_rdataset("longley")
コードは注意してご使用ください。詳細
3. データの準備

Python

目的変数と説明変数の取得

y = data["y"]
X = data[["x1", "x2", "x3", "x4", "x5", "x6"]]

定数項の追加

X = sm.add_constant(X)
コードは注意してご使用ください。詳細
4. 重回帰モデルの定義

Python
model = sm.OLS(y, X)
コードは注意してご使用ください。詳細
5. モデルの推定

Python
results = model.fit()
コードは注意してご使用ください。詳細
6. 結果の確認

Python

偏回帰係数

print(results.params)

標準誤差

print(results.bse)

t値

print(results.tvalues)

p値

print(results.pvalues)

決定係数

print(results.rsquared)
コードは注意してご使用ください。詳細
7. 予測

Python

新しいデータ

new_x = np.array([[1, 2, 3, 4, 5, 6]])

予測値

y_pred = results.predict(new_x)

予測信頼区間

y_pred_ci = results.predict(new_x, interval="95%")
コードは注意してご使用ください。詳細
8. モデルの保存

Python

モデルの保存

results.save("my_model.pkl")

モデルの読み込み

model = sm.load("my_model.pkl")
コードは注意してご使用ください。詳細
9. その他

データの可視化
残差分析
多重共線性の確認
上記は基本的なコード例です。詳細は以下の参考資料を参照してください。

参考資料

Pythonで基礎から機械学習「重回帰分析」 - Qiita: https://qiita.com/karaage0703/items/f38d18afc1569fcc0418
【コードあり】Pythonで重回帰分析を実装してみた: https://boritaso-blog.com/python_multi_regression_analysis/
20分ですぐ仕事に使える3パターン実装！【Pythonで重回帰分析】AI講座第11回: https://www.youtube.com/watch?v=OV1WG1fG7_s
その他

コード生成に必要な情報やご要望があれば、お気軽にお知らせください。
より具体的なコード生成には、データセットの内容や分析目的などの情報が必要です。

実行結果
Traceback (most recent call last):
File "juukaiki_bard.py", line 7, in <module>
y = data["y"]
KeyError: 'y'

データの中身が不明なのでエラー修正できない

COPILOT
Pythonで重回帰分析のコードを生成するには、scikit-learnというPythonの機械学習ライブラリを使用することができます。以下のコードは、scikit-learnを使用して重回帰分析を行うためのサンプルコードです。

Python

from sklearn.linear_model import LinearRegression
import numpy as np

説明変数

X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])

目的変数

y = np.array([1, 2, 3, 4])

重回帰分析のインスタンス化

model = LinearRegression()

重回帰分析の実行

model.fit(X, y)

重回帰分析の結果の表示

print(model.coef_)
print(model.intercept_)
AI で生成されたコード。ご確認のうえ、慎重にご使用ください。FAQ で詳細を確認。
このコードでは、説明変数Xと目的変数yを定義し、LinearRegression()を使用して重回帰分析のインスタンスを作成します。その後、fit()メソッドを使用して重回帰分析を実行し、coef_属性とintercept_属性を使用して重回帰分析の結果を表示します。

このサンプルコードを参考に、自分のデータに合わせた重回帰分析のコードを生成することができます。

実行結果
[0.11111111 0.11111111 0.11111111]
0.3333333333333339
（なんのこっちゃ）

今までの経験から言うとわけの分らないコードが多く、自分で考えて
分らない部分だけ生成AIに聞くのが効率的

この記事が気に入ったらサポートをしてみませんか？