線形回帰モデルの構築

特徴量と目的変数の配列を作成したので、次はすべての特徴量と目的変数の値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調べることなので、データを訓練セットとテストセットに分割する必要はありません。

X と y は以下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)

LinearRegression をインポートしましょう。
線形回帰モデルをインスタンス化しましょう。
X を使って売上値を予測し、結果を predictions に格納しましょう。