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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

回帰係数を可視化する

モデルを学習できたので、次は係数を可視化してみましょう。これはMachine Learningにおいて重要なステップで、各特徴量が予測結果にどのように影響するかを把握できます。

シフト済みの時系列データフレーム（prices_perc_shifted）と回帰モデル（model）はワークスペースに用意されています。

この演習では、係数と特徴量名のセットを受け取り、その係数値を可視化する関数を作成します。

指示1 / 2

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係数の配列、各係数名の配列、Matplotlib の軸オブジェクトのインスタンスを入力として受け取る関数（visualize_coefficients）を定義してください。受け取った係数を棒グラフで描画し、x軸にはそれぞれの名前を表示するようにします。