Lineare Regression
In dieser Übung implementierst du ein einfaches lineares Regressionsmodell. Du wirst Vorhersagen treffen, die Modellanpassung visualisieren und die Formel analysieren, mit der dein Fit erzeugt wurde.
Mit dem weather-Datensatz, den wir verwenden, bist du inzwischen wahrscheinlich vertraut. Deine abhängige Variable ist das Merkmal Humidity3pm. Alle Standardpakete wurden bereits für dich importiert.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Statistik-Interviewfragen in Python üben</Kurs>Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array(weather['Humidity9am']).reshape(-1,1)
y = weather['Humidity3pm']
# Create and fit your linear regression model
lm = ____
lm.fit(____, ____)