シンプルなモデルを当てはめる：回帰
この演習では、Californiaの住宅市場データを使って回帰モデルの当てはめを練習します。ワークスペースには housing というDataFrameが用意されています。これは多くの変数（列）を含んでいます。次の2つの変数の間に関係を見つけられるでしょうか？
"MedHouseVal": Californiaの地区ごとの住宅価格の中央値（10万ドル単位）"AveRooms": 1住戸あたりの平均部屋数
この演習はコースの一部です
Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
演習の手順
housingのデータを使って、XとyのDataFrameを用意します。Xは住宅価格の中央値、yは1住戸あたりの平均部屋数にします。
- これらの変数を使って回帰モデルを学習します（変数の形状を正しく整えることを忘れないでください）。
- 各変数は、scikit-learnが扱える正しい形状になっている必要があります！
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。
from sklearn import linear_model
# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____
# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)