第1回Python3データ分析模擬試験【第36問】解説

プライム・ストラテジー株式会社は「第1回Python3データ分析模擬試験【第36問】解説」を公開しました。

＃＃＃

本問題では「scikit-learn」のうちボストン住宅価格データセットを用いた回帰について学びます。

■問題

次のスクリプトに関する説明のうち誤っているものはどれか。

from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.datasets import load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split

boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=123)
lr = LinearRegression()
lr.fit(X_train, y_train )
y_pred = lr.predict(X_test)

① このスクリプトは米国ボストン市郊外の地域別に、住宅価格と特徴量を記録したデータセットを用いて線形回帰を行うものである。
② このスクリプトで行う回帰は住宅価格を特徴量から求める単回帰である。
③ データセットは学習用が7割、テスト用が3割の比率で分割される。
④ X_trainは学習用の説明変数、y_trainは学習用の目的変数である。
⑤ このスクリプトの最終行では、学習したモデルを用いてテスト用の説明変数から予測される目的変数を取得している。

解説と回答は以下をご覧ください
(リンク »)