映画の収益を予測するチャレンジを、まずはシンプルな線形回帰から始めましょう。'budget' 特徴量に基づいて映画の対数収益を推定します。ここで使う評価指標は RMSE（root mean squared error、二乗平均平方根誤差）です。scikit-learn では、sklearn.metrics モジュールの mean_squared_error() 関数で MSE を計算し、その平方根を numpy で取ることで求められます。

movies データセットはすでに読み込まれ、学習用とテスト用に分割されています。さらに、欠損値は 0 で置き換え済みです。入力特徴量は StandardScaler() を使って標準化しました。Machine Learning の前処理について詳しく学びたい方は、DataCamp のデータクリーニングや特徴量エンジニアリングのコースもぜひご覧ください。

段階的な学習はなぜ効果的か

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