Prédire les transactions du mois prochain
Vous en êtes enfin à l'étape de prédire les transactions du mois prochain avec une régression linéaire. Ici, vous utiliserez les variables d'entrée que vous avez créées plus tôt, vous entraînerez le modèle sur celles-ci ainsi que sur la variable cible, puis vous prédirez les valeurs sur les données de test non vues. Dans l'Exercice suivant, vous mesurerez la performance du modèle.
La fonction LinearRegression de la bibliothèque sklearn a été chargée pour vous. Les variables explicatives d'entraînement et de test sont chargées respectivement sous train_X et test_X, et les variables cibles d'entraînement et de test sont chargées sous train_Y et test_Y.
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour le marketing en Python
Instructions de l’exercice
- Initialisez une instance de régression linéaire.
- Ajustez le modèle au jeu de données d'entraînement.
- Prédisez la variable cible pour les données d'entraînement.
- Prédisez la variable cible pour les données de test.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# Initialize linear regression instance
linreg = ___()
# Fit the model to training dataset
linreg.___(___, ___)
# Predict the target variable for training data
train_pred_Y = linreg.___(___)
# Predict the target variable for testing data
test_pred_Y = linreg.___(___)