2023.08/15 もう一つのライブラリー

先日重回帰分析のPythonプログラムを紹介したが、Pythonで重回帰分析プログラムを作成する方法としてscikit-learn以外にstatsmodelsを使用する方法もある。

ネットにもいろいろと情報が出ており、この両者の比較もなされている。統計データなので小数点の桁数の違い等出力結果に一部差異があるが、統計計算を知っておれば大きな問題ではない、と気がつく。

しいて両者の差異を書き出せば、statsmodelsでは結果がレポート形式で出力されるなど便利な点と自由度調整済み決定係数が産出される点である。

便利なのはstatsmodelsであるが、セミナーでは両方について特徴を説明し、その他について注意点を述べる。

Pythonでは、便利なライブラリーが無料で提供されているが、このように重複した機能のライブラリーが公開されているので、初心者は悩むことになる。

初心者でなくても当方は悩んだ。本の選択に悩んだ時には両方買え、というのは亡父の読書哲学だが、プログラミングでは、どちらかを使うことになる。複数のお見合い写真を前に決めきれない人はこのような場合、効率よく仕事ができない。

セミナーでは、そのような場合の選択方法まで解説する。まず、人生では選択に悩んだ時に逃げては駄目である。しかし、本のように両方買うことができればよいが、どちらか一方を選択するというのは意思決定であり、訓練しなければ迅速な選択ができない。

お見合いでそれを訓練するという考え方もあるかもしれないが、弊社のセミナーに参加し、問題解決法の一つとして学ぶのが好ましい考え方である。

Pythonのライブラリーは無償提供されているので、両者をインストールしておく、という意思決定は誰でもできるだろう。経済的にはメモリーの消費をどのように考えるのか、となるが大した容量を消費しない。

次にプログラミングの時にどちらを実装するのか、それはセミナーで解説する。これは少し悩ましい問題を含んでいる。ChatGPTでは「どちらのライブラリも線形回帰の重回帰分析は可能ですが、目的やニーズに応じて使い分けることができます。」という無難な回答である。

カテゴリー : 一般