ファイルのデータを格納します。CSVファイル内のデータを読み込むこともできますが、この場合は”リスト型”データとして読み込まれます。読み込む必要があるというわけですね。データをグラフ上にプロットしてくれます。付けるとドットタイプ、何もない場合はラインでグラフ描画。Graph')plt.ylabel('Sales(Yen)')plt.xlabel('Stores')こちらはグラフに表示するタイトルや軸名など。グラフがモニター上に表示されます。データをあらかじめ用意しなくても、プログラムコードで数式や関数をグラフ化してくれるので便利。扱いにくいかもしれませんが、何度か見るうちに徐々に慣れてくると思います。次は元データをグラフ化した時、どういう場合に線形回帰が使えるのか確認してみましょう。線形回帰は、機械学習アルゴリズムの中でも比較的単純で古典的な手法の一つ。上に散りばめられたデータの中央値を描写する事ができる機能。概ねの中央値を難しい数式ではじき出して、予測してくれる機能が「線形回帰」になります。一次関数の直線的なデータに対しては有効ですが、曲線的にデータ変化する二次元のデータに対しては誤差が。した曲線的なデータに対しては「多項式回帰」が有効です。線形回帰は散らばったデータの中央値を演算するアルゴリズムなので、処理結果は直線的。一次関数的なデータに対しては、比較的高い精度の予測値を返すことができます。上図右のような曲線的なデータに対しては、線形回帰青線を行うことで、横軸の初期地付近はマイナスの値に。このように2次関数や3次関数的な曲線を描くデータの場合は、多項式回帰を使用しないと正確な予測値をすることはできません。高精度の予測値を得るためには、元データをグラフ化して、線形回帰で正しく処理できるかどうか判断しておく必要がありますね。線形回帰を行うと、難しい数式のことを知らなくても処理できてしまいます。線形回帰を行う場合、使用するデータを適切な形にセットしておく必要が。最初のうちは分かりにくいデータセットですが、3、4回自分でプログラムを実行してみると要領はつかめると思いますよ。行ってみたいと思います。1].valuesprint(x)print(y)今回利用するデータは、店舗数と売上の2列のデータになります。