[scikit-learn] 8. make_regressionによる回帰用のランダムなデータの生成

はじめに

sklearnのdatasets.make_regressionで回帰問題用のランダムなデータを作成することができる。ここでは各種パラメータが生成するデータに及ぼす影響について説明する。

n_samplesを変化させることでサンプル数を変えることができる。

データの列数を変えることができる。

線形モデルに適合するデータ（列）の数を設定できる。1と2とした場合は以下のようになる。2は左上と右下が線形モデルに合うように思える。

n_targetsは出力値Yの数となる。n_targets=4として異なるYとXをプロットすると以下のようになる。

biasは切片の値となる。

noiseでばらつきを付与できる。

random_stateを変えることで再現可能な乱数を生成することができる。

coefをTrueとすることで線形モデルの係数を得ることができる。デフォルトはFalse.
n_features=4とすれば4つのcoefが得られる。