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演習

回帰での学習と予測

線形回帰の仕組みを確認しましたので、次は sales_df データセット（すでに読み込み済み）のすべての特徴量を使って重回帰モデルを作成しましょう。参考までに、先頭2行は次のとおりです。

     tv        radio      social_media    sales
1    13000.0   9237.76    2409.57         46677.90
2    41000.0   15886.45   2913.41         150177.83

その後、このモデルを使ってテスト用特徴量の値から売上を予測します。

LinearRegression と train_test_split は、それぞれのモジュールからすでに読み込まれています。

指示

100 XP
  • sales_df のすべての特徴量の値を含む配列 X と、"sales" 列のすべての値を含む y を作成します。
  • 線形回帰モデルをインスタンス化します。
  • 学習用データにモデルを適合させます。
  • テスト用特徴量から sales を予測して、y_pred を作成します。