多重共線性は、Machine Learning のあらゆる場面でパフォーマンスに影響する一般的な課題です。この小さなポイントを自信を持って語れると、モデリングの説明がぐっと洗練され、面接でも差がつきます。

この演習では、diabetes データセットに対して Linear Regression を使ったベースラインモデルを作り、いくつかの出力指標を確認します。次に、独立変数同士の相関を可視化して探る方法を練習し、最後に高い相関を持つ2つの変数に対して特徴量エンジニアリングを行います。

最初の2ステップでは、ワークスペースに読み込まれている X_train、X_test、y_train、y_test を使用してください。

また、必要なパッケージはすべてインポート済みです： pandas は pd、sklearn.model_selection から train_test_split、sklearn.linear_model から LinearRegression、sklearn.metrics から mean_squared_error と r2_score、matplotlib.pyplot は plt、seaborn は sns です。

モデル選択：回帰モデル

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