Ajustar y predecir para la regresión

Ahora que ya has visto cómo funciona la regresión lineal, tu tarea consiste en crear un modelo de regresión lineal múltiple utilizando todas las características del conjunto de datos sales_df, que se ha cargado previamente para ti. Como recordatorio, aquí tienes las dos primeras filas:

     tv        radio      social_media    sales

1    13000.0   9237.76    2409.57         46677.90
2    41000.0   15886.45   2913.41         150177.83

A continuación, utilizarás este modelo para predecir las ventas en función de los valores de las características de prueba.

LinearRegression y train_test_split han sido precargados para ti desde sus respectivos módulos.

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Aprendizaje supervisado con scikit-learn

Instrucciones de ejercicio

Crea X, una matriz que contenga los valores de todas las características de sales_df, y y, que contenga todos los valores de la columna "sales".
Instanciar un modelo de regresión lineal.
Ajusta el modelo a los datos de entrenamiento.
Crea y_pred, haciendo predicciones para sales utilizando las características de prueba.

Ejercicio interactivo práctico

Pruebe este ejercicio completando este código de muestra.

# Create X and y arrays
X = sales_df.____("____", axis=____).____
y = sales_df["____"].____

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42)

# Instantiate the model
reg = ____

# Fit the model to the data
____

# Make predictions
y_pred = reg.____(____)
print("Predictions: {}, Actual Values: {}".format(y_pred[:2], y_test[:2]))

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IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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En este capítulo, se te presentarán los problemas de clasificación y aprenderás a resolverlos mediante técnicas de aprendizaje supervisado. Aprenderás a dividir los datos en conjuntos de entrenamiento y de prueba, ajustar un modelo, hacer predicciones y evaluar la precisión. Descubrirás la relación entre la complejidad del modelo y el rendimiento, aplicando lo que aprendas a un conjunto de datos de rotación, donde clasificarás el estado de rotación de los clientes de una empresa de telecomunicaciones.

Exercise 1: Machine learning con scikit-learn Exercise 2: Clasificación binaria Exercise 3: El flujo de trabajo del aprendizaje supervisado Exercise 4: El reto de la clasificación Exercise 5: k vecinos más cercanos: Ajustar Exercise 6: k vecinos más cercanos: Predecir Exercise 7: Medir el rendimiento del modelo Exercise 8: División entrenamiento/prueba + cálculo de la precisión Exercise 9: Sobreajuste e infraajuste Exercise 10: Visualizar la complejidad del modelo

En este capítulo, te introducirás en la regresión y construirás modelos para predecir los valores de las ventas utilizando un conjunto de datos sobre gastos publicitarios. Aprenderás la mecánica de la regresión lineal y las métricas de rendimiento más comunes, como R-cuadrado y error cuadrático medio. Realizarás la validación cruzada k-fold, y aplicarás la regularización a los modelos de regresión para reducir el riesgo de sobreajuste.

Exercise 1: Introducción a la regresión Exercise 2: Crear características Exercise 3: Construir un modelo de regresión lineal Exercise 4: Visualizar un modelo de regresión lineal Exercise 5: Conceptos básicos de la regresión lineal Exercise 6: Ajustar y predecir para la regresión

Ejercicio actual

Exercise 7: Rendimiento de la regresión Exercise 8: Validación cruzada Exercise 9: Validación cruzada para R-cuadrado Exercise 10: Analizar las métricas de validación cruzada Exercise 11: Regresión regularizada Exercise 12: Regresión regularizada: Cresta Exercise 13: Regresión Lasso para la importancia de las características

Una vez entrenados los modelos, ahora aprenderás a evaluarlos. En este capítulo, se te presentarán varias métricas junto con una técnica de visualización para analizar el rendimiento de los modelos de clasificación mediante scikit-learn. También aprenderás a optimizar los modelos de clasificación y regresión mediante el uso del ajuste de hiperparámetros.

Exercise 1: ¿Es bueno tu modelo?Exercise 2: Decidir una métrica principal Exercise 3: Evaluación de un clasificador de predicción de la diabetes Exercise 4: Regresión logística y curva ROC Exercise 5: Construir un modelo de regresión logística Exercise 6: La curva ROC Exercise 7: ROC AUC Exercise 8: Optimización de hiperparámetros Exercise 9: Ajuste de hiperparámetros con GridSearchCV Exercise 10: Ajuste de hiperparámetros con RandomizedSearchCV

Aprende a imputar valores perdidos, convertir datos categóricos en valores numéricos, escalar datos, evaluar simultáneamente múltiples modelos de aprendizaje supervisado y construir canalizaciones para agilizar tu flujo de trabajo.

Exercise 1: Preprocesamiento de datos Exercise 2: Crear variables ficticias Exercise 3: Regresión con características categóricas Exercise 4: Tratamiento de los datos que faltan Exercise 5: Eliminar los datos que faltan Exercise 6: Canalización para la predicción del género de las canciones: I Exercise 7: Canalización para la predicción del género de las canciones: II Exercise 8: Centrado y escalado Exercise 9: Centrado y escalado para la regresión Exercise 10: Centrado y escalado para la clasificación Exercise 11: Evaluar varios modelos Exercise 12: Visualizar el rendimiento del modelo de regresión Exercise 13: Predecir en el conjunto de pruebas Exercise 14: Visualizar el rendimiento del modelo de clasificación Exercise 15: Canalización para predecir la popularidad de las canciones Exercise 16: ¡Enhorabuena!