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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

回帰モデルで予測する

California の住宅データでモデルを学習できましたので、新しいデータに対してどんな予測をするか見てみましょう。入力にさまざまな数値を与え、それぞれに対するモデルの予測を見ることで、入力と出力の間にモデルが見つけた関係を探れます。

ワークスペースには、"MedHouseVal"（住宅価格の中央値）の「新しい」値を100個含む1次元配列 new_inputs と、前の演習で学習した model が用意されています。

指示

100 XP
  • シェルで new_inputs を確認します。
  • 予測を生成できるように、new_inputs を適切な形状に変換します。
  • 提供されているコードを実行して、予測を可視化します。