OSSコンソーシアム 開発基盤部会 第38回 部会 AIプログラム解説（２）2-2 機械学習 scikit-learn 多項式回帰・正則化回帰 分析編

第38回 開発基盤部会では、AIプログラム解説シリーズの第2部として、機械学習のscikit-learnライブラリを使用した多項式回帰・正則化回帰の分析について解説します。

多項式回帰

多項式回帰は、データのパターンを非線形に近似するための手法です。scikit-learnでは、PolynomialFeaturesクラスを使用して、特徴量を多項式に変換し、LinearRegressionモデルを用いて回帰分析を行います。

正則化回帰

正則化回帰は、過学習を防ぐために罰則項を加えた回帰手法です。scikit-learnでは、Ridge回帰やLasso回帰などが提供されており、モデルの複雑さを抑えながら適切な予測を行うことができます。

このように、scikit-learnを使用した多項式回帰・正則化回帰は、非線形なデータの予測や過学習の防止に有効な手法となります。