#accord.net

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Are you trying your hand at machine learning? Here are a few open source directories that can guide you.

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Accord.NETによる線形回帰の実装

.NET ベースの言語で簡単に統計処理を実装できるライブラリとしてAccord.NETがあります。Accord.NETは統計処理や機械学習を実装したライブラリでCodeplexで配布され、NuGetにも対応しています。アルゴリズムとしては単純な線形回帰からCox回帰など豊富に実装されており、RBMなど先進的なアルゴリズムも実装されています。

このサンプルでは単純な線形回帰として『二次元美少女キャラクターのスリーサイズ』から身長と体重を取り出して体重を身長から予測するモデルを実装しました。ただし、このモデルには単純に考えても軽視できない問題点がありますがそれらはとりあえず置いておきます。データは以下の通りです。

獅子堂桜（宇宙をかける少女） 149cm 39kg アントニア（あそびにいくヨ！） 145cm 30kg 日高 愛（THE IDOLM@STER） 149cm 40kg 双海 亜美（THE IDOLM@STER） 158cm 42kg

これを単純にコードにすると以下の様になります。

using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; using Accord.Statistics.Models.Regression.Linear; namespace Linear2 { class Program { static void Main(string[] args) { var T = new double[] { 149.0, 145.0, 149.0, 158.0 }; var W = new double[] { 39.0, 30.0, 40.0, 42.0 }; var q = from t in T select t / 100.0; var Tm = q.ToArray(); var regression = new SimpleLinearRegression(); regression.Regress(Tm, W); Console.WriteLine(regression); } } }

SimpleLinearRegresionクラスは線形回帰を実装したクラスで説明変数を一つと目的変数を一つ取ります。この場合は身長を説明変数として、体重を目的変数としています。

このプログラムを実行するとモデルの数式が表示されます。それは、SimpleLinearRegressionクラスのToString()メソッドはモデルの回帰式を表示するようにオーバーライドされているためです。

出力されたモデルをグラフにすると以下のようになります。

Sは旧来、使われていた標準体重、Mは出力したモデルです。明らかに出力したモデルはやせ過ぎと非難を浴び使われなくなった標準体重と比較しても軽すぎます。まあ、妄想のなせる業ということで。