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
Statistik-Interviewfragen in Python üben
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
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(____, ____)