データセット：
工具材料消費
金ナイフ100
銀斧98
銅果物ナイフ74
金鉛筆削り81本の
銅ナイフ120
金果物ナイフ99
インポートのNPとしてnumpyの インポートPDとしてパンダ から sklearn.linear_model インポート線形回帰 から sklearnのインポート前処理 DF = pd.read_csv（' 1.csv '、エンコード= ' GBK ' ） DF
= pd.get_dummies cailiao（DF [ ' 材料' ]） ＃コードonehot材料 daojuの=のpd.get_dummiesを（DF [ ' ツール' ]） ＃onehotエンコーディング切削工具の onehot = pd.concat（[cailiao、daoju ] = 1軸）。 ＃の接続データマージ機能 DF = onehot.ilocの[：、0 :. 7] .join（DF） ＃onehotセット元のデータに付加されたデータ （[df.drop ' 材料'、' ツール' ] 1 =軸、インプレース= TRUE） ＃材料、ツールのデータの2列の削除 のDF ＃の印刷
