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अभ्यास

線形回帰モデルを構築する

これで特徴量配列と目的変数配列が用意できました。すべての特徴量と目的変数を使って線形回帰モデルを学習させましょう。

ここでの目的は、特徴量と目的変数の関係を評価することなので、データを訓練用とテスト用に分割する必要はありません。

X と y は次のようにあらかじめ読み込まれています：

y = sales_df["sales"].values
X = sales_df["radio"].values.reshape(-1, 1)

निर्देश

100 XP
  • LinearRegression をインポートします。
  • 線形回帰モデルをインスタンス化します。
  • X を使って売上を予測し、predictions に保存します。