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。

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。