複数のフィーチャ線形回帰の実装

Question

私は、ストアとその販売に関する情報を保持するtrain_dataを持っています。この

に似ています、私は「顧客」、「プロモ」、「DAYOFWEEK」を使用することにより、TEST_DATA上の「営業」を予測するために、複数の特徴線形回帰を構築したいです。

これは、好ましくはSKlearnを使用して複数線形回帰モデルを構築する方法です。

編集：誰もが興味を持っている場合は、ここで、私が使用していたデータセットへのリンクです：https://www.kaggle.com/c/rossmann-store-sales

これは私がこれまで試したものです。

import pandas as pd 

from sklearn import linear_model 

x=train_data[['Promo','Customers','DayOfWeek']] 

y=train_data['Sales'] 

lm=LinearRegression() 


lm.fit(x,y) 

「LinearRegression not defined」というエラーが表示されます。

Answer 1

あなたが実際にLinearRegressionクラスをインポートされていません。この線形回帰クラスの使用を呼び出します。あなたが行うことができます（一般的に眉をひそめるされる）linear_modelモジュール内のすべてインポートする場合：

from sklearn.linear_model import * 
lr = LinearRegression() 
... 

をより良い練習はモジュール自体をインポートし、それにエイリアスを与えることです。

import sklearn.linear_model as lm 
lr = lm.LinearRegression() 
... 

最後にあなたが欲しいだけのクラスをインポートすることができます：：そうのような

from sklearn.linear_model import LinearRegression 
lr = LinearRegression() 
... 

Answer 2

linear_modelをインポートしました。これは、 LinearRegression（）クラスを含むモジュールです。

lm = linear_model.LinearRegression() 
lm.fit(x,y)