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import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from sklearn import linear_model

### バラつきのある y = 4x^3 - 3x^2 + 2x - 1 のデータを作成

x = np.random.rand(100, 1)  # 0 〜 1 までの乱数を 100 個つくる
x = x * 2 - 1               # 値の範囲を -2 〜 2 に変更

y = 4 * x**3 - 3 * x**2 + 2 * x - 1

y += np.random.randn(100, 1)  # 標準正規分布（平均 0, 標準偏差 1）の乱数を加える

# 学習データ 30 個
x_train = x[:30]
y_train = y[:30]

# テストデータ 30 個
x_test = x[30:]
y_test = y[30:]


### 最小二乗法で 9 次式として回帰をとってみる

# 学習用の入力データ
X_TRAIN = np.c_[x_train**9, x_train**8, x_train**7, x_train**6, x_train**5,
                x_train**4, x_train**3, x_train**2, x_train]

model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(X_TRAIN, y_train)


### 係数、切片、学習データによる決定係数を表示

print('係数（学習データ）', model.coef_)
print('切片（学習データ）', model.intercept_)

print('決定係数（学習データ）', model.score(X_TRAIN, y_train))


### テストデータによる決定係数を表示

X_TEST = np.c_[x_test**9, x_test**8, x_test**7, x_test**6, x_test**5,
               x_test**4, x_test**3, x_test**2, x_test]

print('決定係数（テストデータ）', model.score(X_TEST, y_test))



### グラフ表示

plt.subplot(2, 2, 1)
plt.scatter(x, y, marker='+')
plt.title('all')

plt.subplot(2, 2, 2)
plt.scatter(x_train, y_train, marker='+')
plt.scatter(x_train, model.predict(X_TRAIN), marker='o')
plt.title('train')

plt.subplot(2, 2, 3)
plt.scatter(x_test, y_test, marker='+')
plt.scatter(x_test, model.predict(X_TEST), marker='o')
plt.title('test')

plt.tight_layout()
plt.show()
