概要

このリポジトリは「pandasとPythonを使って線形回帰モデルを構築する」ことを目的とした学習向けのボイラープレートです。主にJupyter Notebookを中心に、データの読み込み・前処理、探索的データ解析（EDA）、特徴量選択、モデル学習、評価までの一連の流れを実践できる構成になっています。devcontainerや.envのサンプルも含まれ、開発環境の再現性も意識されています。学習者やプロトタイプ作成者が手早く始められる最低限のファイル群と、READMEでの使い方説明を備えています。

リポジトリの統計情報

スター数: 1
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 1
コミット数: 4
ファイル数: 12
メインの言語: Jupyter Notebook

主な特徴

Jupyter Notebookを中心としたハンズオン形式で線形回帰の実装例を提供。
データサイエンス用のボイラープレート（src構造、データ格納フォルダ、必要ライブラリの想定）を含む。
devcontainer設定や.env.exampleを備え、環境の再現性とローカル開発の容易さに配慮。
READMEにプロジェクト構成と実行手順の基本を記載し、初心者が学習を始めやすい。

技術的なポイント

このリポジトリは学習用途に最適化された「最小限のデータサイエンスプロジェクト構成」を示しています。技術的には、データ取得→前処理→EDA→モデル訓練→評価という典型的なワークフローをJupyter Notebookで追える点が特徴です。pandasを用いたデータフレーム操作（欠損値処理、変数変換、集計）や可視化ライブラリでの初期探索が想定され、scikit-learn等を使った単回帰／重回帰モデルの実装と評価（トレイン／テスト分割、MSE／R2などの指標）を含められます。

また、.devcontainerディレクトリによりVS Codeのコンテナ化開発が可能で、依存関係やPython環境の差異による「動かない」問題を軽減します。.env.exampleは環境変数管理の雛形を提供し、データベース接続やAPIキーを安全に扱う運用にも触れられる設計です。プロジェクトはsrc/app.pyのような実行可能スクリプトとsrc/explore.ipynbのノートブックを併用する構成で、ノートブックは実験と可視化、スクリプトは再現可能な処理パイプラインに向きます。

現状はテストやCI、データバリデーション、モデルの永続化（シリアライズ）やパイプライン管理は最小限のため、実務やスケール用途では追加実装が必要です。推奨改善点として、データバリデーション（pydanticやgreat_expectations）、モデル保存（joblib）、簡単なユニットテスト、そしてドキュメント強化が挙げられます。教育用途としては構成がシンプルで理解しやすく、線形回帰の概念理解とハンズオンに適したリポジトリです。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

.devcontainer: dir（VS Code用のコンテナ設定。開発環境の再現に利用）
.env.example: file（環境変数のサンプル。秘密情報を分離）
.gitignore: file
.vscode: dir（エディタ固有設定）
README.es.md: file（スペイン語のREADME）
src/app.py: file（実行用スクリプトの雛形）
src/explore.ipynb: file（データ探索・ノートブック）
datasets/: dir（データ保存用フォルダ想定）
requirements.txt / environment: （依存パッケージ想定） …他 7 ファイル

各ファイルは学習を始めるために必要最小限に整理されており、ノートブックで手を動かしながらスクリプトに落とし込むことが想定されています。

まとめ

学習向けに整理された線形回帰の実践ボイラープレート。拡張と実務適用がしやすい設計。

リポジトリ情報：

名前: Wiston_Travieso-DS-Construye-un-modelo-de-regresion-lineal-usando-pandas-y-python
説明: Construye un modelo de regresion lineal usando pandas y python
スター数: 1
言語: Jupyter Notebook
URL: https://github.com/4GeeksAcademy/Wiston_Travieso-DS-Construye-un-modelo-de-regresion-lineal-usando-pandas-y-python
オーナー: 4GeeksAcademy
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/16607406?v=4

READMEの抜粋：

Data Science Project Boilerplate

This boilerplate is designed to kickstart data science projects by providing a basic setup for database connections, data processing, and machine learning model development. It includes a structured folder organization for your datasets and a set of pre-defined Python packages necessary for most data science tasks.

Structure

The project is organized as follows:

src/app.py → Main Python script where your project will run.
src/explore.ipynb…

pandasとPythonで線形回帰モデルを構築する（Wiston_Travieso）