Ajuste de un modelo sencillo: regresión
En este ejercicio, vas a practicar el ajuste de un modelo de regresión usando datos del mercado inmobiliario de California. Tienes un DataFrame llamado housing en tu espacio de trabajo. Contiene muchas variables (almacenadas como columnas). ¿Puedes encontrar una relación entre las siguientes dos variables?
"MedHouseVal": el valor mediano de las viviendas en los distritos de California (en múltiplos de 100 000 $)"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
Xyyusando los datos dehousing.Xdebe ser el valor mediano de la vivienda,yel número medio de habitaciones por vivienda.
- Ajusta un modelo de regresión que use estas variables (recuerda darles la forma correcta).
- No olvides que cada variable debe tener la forma adecuada para que scikit-learn pueda usarla.
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa 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(____)