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単回帰モデルを使った予測の流れ

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scikit-learnを使った単回帰モデルによる予測の流れは大きく6ステップに分けられそうです。

データの下準備
モデルオブジェクトの用意
モデルの学習
テストデータを使った検証
検証結果の評価
特徴量の調整

ポイントとなる関数や注意点についてまとめました。

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Series.plot.hist()とSeries.plot(kind=”hist”)の違い

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Pandasを使うなかで、グラフのプロット方法が色々あって混乱していたのですが、そのうちSeries.plot.hist()のようにplotのあとにそれぞれのグラフのプロットを関数呼び出しをするような方法とSeries.plot(kind=”hist”,…)のようにplot関数の引数kindからグラフの種類を選ぶ方法の違いについて理解できたのでメモです。

結論は、違いはないそうです!

詳細

PandasのAPIリファレンスにあるSeries.plot.histのページにはHistogramと書かれているだけですが

そこにソースへのリンクがあったので定義を覗いてみると

hist()の定義がありましたが関数内では

return self(kind='hist', bins=bins, **kwds)

1	return self(kind='hist', bins=bins, **kwds)

https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.22.0/pandas/plotting/_core.py#L2574-L2591, Line2591

という感じで単に引数kindをhistに指定してself()というものを呼び出ししているだけでした。また、このhist()はSeriesPlotMethodsというクラスに定義されていましたが、コメントには

    Plotting methods can also be accessed by calling the accessor as a method
    with the ``kind`` argument:
    ``s.plot(kind='line')`` is equivalent to ``s.plot.line()``

Plotting methods can also be accessed by calling the accessor as a method

with the ``kind`` argument:

``s.plot(kind='line')`` is equivalent to ``s.plot.line()``

https://github.com/pandas-dev/pandas/blob/v0.22.0/pandas/plotting/_core.py#L2574-L2591, Line2483-2485

とあるので、両者に特に違いはないようです。

補足 : plot.hist()が関数.関数というように見えた理由

plot()を呼び出した場合、__call__が実行されます。__call__はクラスを関数っぽい呼び方をした場合に呼ばれる関数だそうで、__call__以降の部分で引数kindに対応したMPLPlotの派生クラスの関数が呼び出されているようです。plot.hist()のような呼び出しをした場合にも結局.self()として__call__が呼び出されているので結局は同じということになります。

ところで、このselfというのはとりあえず、クラス自身にアクセスできる変数だと思っていればよさそうです。厳密には間違いっぽいですが。

MPLPlotは詳しく読みませんでしたが、多分ここで描画の処理をしているんだろうと思います。ひとまずはこれくらいの理解で大丈夫そうです。