質問: pred test ``` ### 補足情報(FW/ツールのバージョンなど) 実際のjupyterの画面のスクリーンショットを添付しております。 ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/446d6043d5218b739f7d68789d5dd204.png) ![イメージ説明](https://teratail-v2.storage.googleapis.com/uploads/contributed_images/2558c121eaccc1479c35759cc138840d.png)
回答: データの内容がわからないので、多少憶測になりますがコメントします。 1.pd.get_dummies()について 説明変数に気温を使いたいということですが、気温は通常連続値です。get_dummies()はカテゴリーデータをダミー変数に変換するためのものなので、使用する関数が違うのではないでしょうか。仮にそのまま連続値のまま説明変数として使いたいのであれば、このコードは不要です。 なお、このままget_dummiesを使う場合、記載を以下のしないと変換しません。 ``` pd.get_dummies(train['temperature']) ``` 2.ポアソン回帰を使う場合の約束事 ポアソン分布の期待値はマイナスを取ることはありません。よって期待値を計算するモデルの核になる部分(a×気温+b)は必ずマイナスにならないようにする必要があります。これをリンク関数と呼びますが、今のコードにはリンク関数の考慮がありません。このあたりをいちいち実装するのは面倒なので、たいていはkeisuke0919さんが紹介するサイトを参考に実装を改めたほうがいいでしょう。 3.結果がおかしな理由 一番致命的な部分はポアソン回帰の約束事が実装されていないことのように思われます。ただ、その前に気温という連続値をどのように扱いたいのかをご自身で意識しないと思ったようになりません。 加えていうと、お弁当販売数が気温によって決定される、という仮説が可視化を通じて確認できていないとやはり思った結果にはなりません。