回帰モデルの学習と予測

線形回帰の仕組みを理解したところで、次は sales_df データセットのすべての特徴量を使って重回帰モデルを構築しましょう。データセットはあらかじめ読み込まれています。参考として、最初の2行を以下に示します。

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

構築したモデルを使って、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あらかじめ読み込まれています。

X のすべての特徴量の値を含む配列 sales_df と、y 列のすべての値を含む "sales" を作成します。
線形回帰モデルをインスタンス化します。
訓練データを使ってモデルを学習させます。
テスト用特徴量を使って y_pred を予測し、結果を sales に格納します。