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Visualisierung eines linearen Regressionsmodells

Da du jetzt dein lineares Regressionsmodell erstellt und mit allen verfügbaren Beobachtungen trainiert hast, kannst du visualisieren, wie gut das Modell zu den Daten passt. So kannst du die Beziehung zwischen Werbeausgaben für das Medium radio und den Werten für sales interpretieren.

Die Variablen X (ein Array mit den Werten von radio), y (ein Array mit den Werten von sales) und predictions (ein Array mit den vorhergesagten Werten des Modells für y bei gegebenem X) wurden bereits aus der vorherigen Übung geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

Überwachtes Lernen mit scikit-learn

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Anleitung zur Übung

  • Importiere matplotlib.pyplot als plt.
  • Erstelle ein Streudiagramm zur Visualisierung von y gegen X, wobei die Beobachtungen blau dargestellt werden.
  • Zeichne ein rotes Liniendiagramm, das die Vorhersagen gegen X darstellt.
  • Zeige das Diagramm an.

Interaktive Übung zum Anfassen

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

# 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.____()
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