Vizualizace modelu lineární regrese
Teď, když máš sestavený model lineární regrese natrénovaný na všech dostupných datech, můžeš vizualizovat, jak dobře model odpovídá datům. To ti pomůže pochopit vztah mezi výdaji na reklamu v radio a hodnotami sales.
Proměnné X (pole hodnot radio), y (pole hodnot sales) a predictions (pole předpovězených hodnot y pro dané X) jsou předem načteny z předchozího cvičení.
Toto cvičení je součástí kurzu
Supervised Learning with scikit-learn
Pokyny k cvičení
- Importuj
matplotlib.pyplotjakoplt. - Vytvoř bodový graf zobrazující
yv závislosti naX, přičemž datové body zobraz modrou barvou. - Vykresli červený spojnicový graf zobrazující předpovědi v závislosti na
X. - Zobraz graf.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____
# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")
# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")
# Display the plot
plt.____()