この演習では、家の大きさ（床面積）の指標から価格を予測するモデルを作成します。すでに読み込まれている houseprice データセットには、次の列があります。

price: 住宅価格（単位は $1000）
size: 床面積

散布図を見ると、このデータはかなり非線形です。価格が小さな家ではほぼ横ばいで、家が大きくなるにつれて急に上がる「ホッケースティック」のような形になっています。ホッケースティックのような関係を表すには、二次式や三次式がうまく機能することがよくあります。price が size の二乗と「物理的」に関係しているとは限らない点に注意してください。二次式は、観測された関係の閉形式での近似にすぎません。

scatterplot

ここでは、二乗した面積を説明変数として価格を予測するモデルを当てはめ、学習データに対する当てはまりを確認します。

^ は交互作用も表す記号なので、x^2 をそのまま二乗として扱うために I() 関数（docs）を使ってください。つまり、x と自分自身の交互作用ではなく、x の二乗として扱います。

exampleFormula = y ~ I(x^2)

モデリング前の目的変数の変換

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