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様々な場面で活躍するデータ分析手法「回帰分析」をPythonで実行できるようになりましょう！
ライブラリはstatsmodelsを使用しています。
質問・リクエスト等のお気軽なコメントや、Super Thanksによる応援を頂けますと大変励みになります！
【ソースコードのコピペ用ページ】
https://analysis-navi.com/?p=4101
0:00 イントロダクション
4:33 回帰分析とは？
14:22 Pythonで回帰分析を行う準備
17:11 ダミー変数の作成
19:30 回帰分析の実行
23:03 回帰分析の結果の解釈
30:27 Formula APIによる回帰分析の実行
34:00 特徴量エンジニアリング
41:38 未来予測
45:12 グラフ作成による精度確認
52:26 ラッソ回帰、リッジ回帰、Elastic Net
1:05:45 ロジスティック回帰
1:19:25 ポアソン回帰
1:22:15 クロージング
【キーワード】
線形回帰
p値
交互作用
多重共線性（マルチコ）
価格弾性力
L1正則化／L2正則化
MSE（平均二乗誤差）
RMSE（二乗平均平方根誤差）
リンク関数
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