R で線形回帰を実行すると、結果のモデル、$R^2$、さまざまな機能の p 値などの優れた要約が得られます。
scikit_learn で同じことをしても、何も得られません。そこにモデルの概要を印刷する方法はありますか?
R で線形回帰を実行すると、結果のモデル、$R^2$、さまざまな機能の p 値などの優れた要約が得られます。
scikit_learn で同じことをしても、何も得られません。そこにモデルの概要を印刷する方法はありますか?
私の知る限り、scikit-learn には R のような集計機能はありません。ただし、別の Python パッケージである statmodels にはあります。さらに、その実装は R にはるかに似ています。
from statsmodels.formula.api import ols
#you need a Pandas dataframe df with columns labeled Y, X, & X2
est = ols(formula = 'Y ~ X + X2', data = df).fit()
est.summary()