027_【回帰】線形回帰のモデルの使い方

#1　ランダムの種：4、特徴量：1、ノイズ：20、点の数：30のデータセットを作成
#2　各列データ（X)で、データフレームを作成
#3　Ｘ軸：特徴量0、Y軸：yで散布図を表示

from sklearn.datasets import make_regression
from sklearn.metrics import accuracy_score
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
%matplotlib inline


X, y = make_regression(   #1
    random_state=5,
    n_features=1,
    noise=20,
    n_samples=30)

df = pd.DataFrame(X)    #2
plt.figure(figsize=(5, 5))    #3
plt.scatter(df[0], y, color="b", alpha=0.5)
plt.grid()
plt.show()