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特徴量の作成

この章では、sales_df というデータセットを使って作業します。このデータセットには、さまざまなメディアの広告費と、それぞれのキャンペーンで得られた売上金額の情報が含まれています。データセットはあらかじめ読み込まれています。最初の2行をご覧ください。

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

広告費を特徴量として売上を予測します。まずは "radio" 列を使って進めましょう。ただし、予測を行う前に、特徴量と目的変数の配列を作成し、scikit-learn に適した形式に変換する必要があります。

この演習はコースの一部です

scikit-learn による教師あり学習

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演習の手順

  • X Dataframeの sales_df 列の値から配列 "radio" を作成します。
  • y Dataframeの sales_df 列の値から配列 "sales" を作成します。
  • X を2次元の NumPy 配列に変換します。
  • X と y の形状を出力します。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

import numpy as np

# Create X from the radio column's values
X = ____

# Create y from the sales column's values
y = ____

# Reshape X
X = ____

# Check the shape of the features and targets
print(____)
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