Trénování jednoduchého modelu: regrese
V tomto cvičení si vyzkoušíš trénování regresního modelu na datech z kalifornského trhu s nemovitostmi. V prostředí máš k dispozici DataFrame housing, který obsahuje řadu proměnných uložených jako sloupce. Zkus najít vztah mezi těmito dvěma proměnnými:
"MedHouseVal": medián hodnoty nemovitostí v kalifornských čtvrtích (v násobcích 100 000 USD)"AveRooms": průměrný počet pokojů na obytnou jednotku
Toto cvičení je součástí kurzu
Machine Learning pro data časových řad v Pythonu
Pokyny k cvičení
- Připrav DataFramy
Xayz dat vhousing.Xby mělo obsahovat medián hodnoty nemovitostí,yprůměrný počet pokojů na obytnou jednotku.
- Natrénuj regresní model s použitím těchto proměnných (nezapomeň na správný tvar proměnných!).
- Každá proměnná musí mít správný tvar, aby ji scikit-learn mohl použít!
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
from sklearn import linear_model
# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____
# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)