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Nutzung eines Modells für die lineare Regression

Nachdem du die Arrays für die Merkmale und Zielwerte erstellt hast, trainierst du nun ein Modell für die lineare Regression 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 wurden bereits wie folgt geladen:

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 Modell für die lineare Regression.
  • Sage die Umsätze anhand von X voraus und speichere sie als predictions.

Interaktive Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Import LinearRegression
from ____.____ import ____

# Create the model
reg = ____()

# Fit the model to the data
____

# Make predictions
predictions = ____

print(predictions[:5])
Code bearbeiten und ausführen