2023.08/12 スクリプト言語Python

9月にサービスセミナーを予定しているが、Pythonを御存じない方のために重回帰分析により、回帰式を求めるプログラムを下記に示す。

import pandas as pd
import numpy as np
from sklearn import linear_model

input_df = pd.read_excel('input.xlsx',header=0)
X = input_df[['P','C1','B']]
y = input_df['L.O.I.']

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(X,y)

print('偏回帰係数:',reg.coef_)
print('切片:',reg.intercept_)

たったこれだけである。

これは、当方の50年近く前に高分子学会「崩壊と安定化研究会」で講演した燃焼時にガラスを生成してポリウレタンを難燃化するシステムの解析を行うためのプログラムである。

50個近くのエクセルに書かれたLOIデータを読み込み、難燃性因子PとCl、Bを説明変数とする重回帰式をこのプログラムは吐き出してくれる。

弊社のサイトに書かれている重回帰分析のプログラムコードよりも圧倒的に少ない。それは重回帰式を求めるPythonのライブラリーが無料提供されているからで、

reg = linear_model.LinearRegression()
reg.fit(X,y)

この2行で重回帰式の計算を行っている。

PythonがC#その他の言語よりもブームとなっているのは、ライブラリー類がすべて無償提供されているからである。ゆえに既製品のライブラリーでできることなら、この例のようにただ、ライブラリーからメソッドを切り貼りするだけである。

セミナーではこのプログラムにいろいろとおまけをつけて、プログラムを動かせば重回帰分析ででき、一通りの解析結果をグラフ化して示すところまで分かり易く解説するので、機械学習の入門セミナーとして最適である。

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