`test_worldcup2018.matches_model`);今回使用した学習データの統計情報は以下のようになりました。実行することで、学習の結果として求められた各カラムの重みが確認できます。今回の結果では以下のような重みになっていました。多いほど勝利にマイナスの影響を与えていることが確認できます。重みも以下のように確認できます。型のデータも自動でカテゴリ変数として認識し、学習データとして使用していることがわかると思います。日本代表の勝敗を予測してみました。学習用データを入れてしまえば、とても簡単にロジスティック回帰が実行できました。現状として使用できるモデルが線形回帰とロジスティック回帰の2つと限られているとは言え、これだけ簡単に実行できるのは大きなメリットと言えます。