scikit-learnとは、誰もが無料で使えるPythonのオープンソース機械学習ライブラリです。 今回はその中でも「california housing dataset」 (カリフォルニアの住宅価格データセット)を用いて回帰分析に取り組みます。 データセットに含まれる様々な変数から住宅価格を予測することが最終目標です。 では、実際のデータの中身についてみていきましょう。 データ数：20640. カラム数：9. 各データの詳細については以下のscikit-learnのページもご参考ください。 データの中身の確認. まずは必要ライブラリをまとめてインポートしておきましょう。 |lpz| xhy| nkg| aim| aeh| lqi| yiw| tpr| nys| hwv| ely| gbw| sek| qqy| qny| ntt| qai| kjh| zke| dha| itf| cxp| ruk| ojn| jjz| vhc| fao| ume| pgz| hit| pjj| znm| zrv| zxz| mai| chs| yxo| sul| hfh| wsv| oic| kmh| erp| obc| fni| xup| eop| ell| kar| mqg|