100日後にプロになるワシ19日目（python）

前回の続き。
結局時系列データにしないといけなかったので
datetimeを変形して週のデータに変更。

weekNumとして列に追加した。

ただ、1年間は52週あるのでfor文で対応

んで、
データがweekNumだけfloat型なのが気に入らないので型変換

ここでようやくデータ準備OK！！
学習用データと答えデータに分ける

今回は未来予測なので多分線形回帰がモデルとしてあってる。
と信じたい。

sklearnのlinear_modelを使用

これだけでもう学習終了。

実戦データの用意

エラーが出ても、うごきゃいいんや

afterデータ分離して先ほど学習させたモデルで予測。
（予測結果をy_predに代入）

結果は・・・

・・

・

たらー！

なんか配列と表になっててすでに何かがおかしい笑

37 : 28
32 : 21
30 : 23
・・・

とのことだからかなり外れてる笑

うーん。

引っ越しの学習は前回勉強したECのモデルと学習方法が違ったから
ちょっとこれは一旦勉強してからやり直したい。

ということで、
明日から別の機械学習やります

おまけ

自分の学習データと実際のデータのプロット
右上に綺麗に直線になれば相関があってバッチリらしいけど・・・

ダメだこりゃ