Regresión lineal
En este ejercicio, vas a implementar un modelo sencillo de regresión lineal. Prepárate para hacer predicciones, visualizar el ajuste del modelo y analizar la fórmula usada para generar tu ajuste.
A estas alturas, seguramente ya te sientes cómodo con el conjunto de datos weather que vamos a usar. Tu variable dependiente será la característica Humidity3pm. Todos los paquetes estándar ya se han importado por ti.
Este ejercicio forma parte del curso
Practicando preguntas de entrevistas de estadística en Python
Ejercicio interactivo práctico
Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array(weather['Humidity9am']).reshape(-1,1)
y = weather['Humidity3pm']
# Create and fit your linear regression model
lm = ____
lm.fit(____, ____)