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  3. Pythonで学ぶMachine Learningによる時系列データ解析
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演習

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

指示

100 XP
  • 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！