Sestavení modelu lineární regrese
Teď, když máš připravená pole příznaků a cílových hodnot, natrénuješ model lineární regrese na všech dostupných datech.
Protože cílem je zjistit vztah mezi příznaky a cílovými hodnotami, není potřeba data rozdělovat na trénovací a testovací sadu.
X a y jsou předem připraveny takto:
y = sales_df["sales"].values
X = sales_df["radio"].values.reshape(-1, 1)
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning with scikit-learn
Pokyny k cvičení
- Importuj
LinearRegression. - Vytvoř instanci modelu lineární regrese.
- Pomocí
Xpředpověz hodnoty prodejů a výsledek ulož jakopredictions.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import LinearRegression
from ____.____ import ____
# Create the model
reg = ____()
# Fit the model to the data
____
# Make predictions
predictions = ____
print(predictions[:5])