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Aufbau eines linearen Regressionsmodells

Nachdem du nun deine Merkmals- und Zielarrays erstellt hast, trainierst du ein lineares Regressionsmodell mit allen Merkmals- und Zielwerten.

Da du die Beziehung zwischen den Merkmalen und den Zielwerten bewerten willst, ist es nicht notwendig, die Daten in Trainings- und Testmengen aufzuteilen.

X und y sind wie folgt für dich vorgeladen:

y = sales_df["sales"].values
X = sales_df["radio"].values.reshape(-1, 1)

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen mit scikit-learn

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Anleitung zur Übung

  • Importiere LinearRegression.
  • Instanziiere ein lineares Regressionsmodell.
  • Sage die Umsätze mit X voraus und speichere sie als predictions.

Interaktive Übung zum Anfassen

Probieren Sie diese Übung aus, indem Sie diesen Beispielcode ausführen.

# Import LinearRegression
from ____.____ import ____

# Create the model
reg = ____()

# Fit the model to the data
____

# Make predictions
predictions = ____

print(predictions[:5])
Bearbeiten und Ausführen von Code