この記事では、AIを作ってみよう：消費予測（2/6） で作ったAIを解説していきます。
プログラムを簡単に解説
作ったプログラムについて大事なポイントだけ示します。
まずはプログラムをパートに分けてみます。
データの読み込み → 学習 → 予測
という分かり易い流れですね。
それでは次に、大事な命令文だけに注目します。
16行目では、AIとして何のモデル（アルゴリズム）を使うかを決めています。数あるアルゴリズムの中から今回SVR（Support Vector Regression）というモデルを選んだのは、次の理由からです。
・今回の予測形態は、答えのあるデータで学習する「教師あり学習」である
・数値の予測である
この理由で選択できるモデルは、他にもSGD、LinearRegression、Lassoというものがあります。全て実行して結果を比較し、一番良いものを本番に採用するといったこともできます。
19行目では学習を実行しています。この「fit」という命令１つだけで、学習データを全て読み、アルゴリズムで分析し天気と消費の関連性をとらえているのですね。
ポイントは、学習してできあがった脳みそのようなものがどこかにあるということです。今回はメモリ上に一時保管されていますが、これをファイルに保存することもできます。
26行目の予測も「predict」という命令だけで実行しています。学習した脳みそに新しいデータ（消費量以外のデータ）を通し、消費量を予測しています。
以上、前記事で作ったプログラムを説明しました。次の記事ではデータのほうを解説します。