モデル係数を確認する
ここでは、学習データだけを使って、別の視点からモデルの性能を確認します。直前のレッスンで学んだとおり、すべてのモデル係数が統計的に有意とは限らないため、サマリーテーブルを見て有意性を確認する必要があります。幸い、statsmodels ライブラリにはこの機能があります。モデルのサマリーテーブルを出力したら、p値が 0.05（5%）未満の変数を特定し、係数が有意であることを確認してください。
学習用の特徴量は train_X、目的変数は numpy 配列に変換された train_Y として読み込まれています。
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶマーケティングのための機械学習
演習の手順
statsmodels.apiモジュールをインポートします。OLS()関数を使って、学習データでモデルインスタンスを初期化します。- モデルを学習します。
.summary()メソッドでモデルのサマリーを表示します。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Import `statsmodels.api` module
import ___.___ as sm
# Initialize model instance on the training data
olsreg = sm.___(train_Y, train_X)
# Fit the model
olsreg = olsreg.___()
# Print model summary
print(olsreg.___())