Ajuste de un modelo simple: regresión
En este ejercicio, practicarás el ajuste de un modelo de regresión utilizando datos del mercado inmobiliario de California. En tu espacio de trabajo hay un DataFrame llamado housing. Contiene muchas variables de datos (almacenadas como columnas). ¿Puedes encontrar una relación entre las dos variables siguientes?
"MedHouseVal": el valor medio de la vivienda en los distritos de California (en $100,000s de dólares)"AveRooms": número medio de habitaciones por vivienda
Este ejercicio forma parte del curso
Machine learning para datos de series temporales en Python
Instrucciones del ejercicio
- Prepara los DataFrames
Xyyutilizando los datos dehousing.Xdebe ser el Valor Medio de la Vivienda,ynúmero medio de habitaciones por vivienda.
- Ajusta un modelo de regresión que utilice estas variables (¡recuerda dar la forma correcta a las variables!).
- ¡No olvides que cada variable debe tener la forma correcta para que scikit-learn la utilice!
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio completando el código de muestra.
from sklearn import linear_model
# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____
# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)