Ajuster un modèle simple : régression
Dans cet exercice, vous allez vous exercer à ajuster un modèle de régression à l'aide de données du marché immobilier de la Californie. Un DataFrame nommé housing est disponible dans votre espace de travail. Il contient plusieurs variables (stockées en colonnes). Pouvez-vous trouver une relation entre les deux variables suivantes?
"MedHouseVal": valeur médiane des maisons pour les districts de Californie (en 100 000 $)"AveRooms": nombre moyen de pièces par logement
Cette activité fait partie du cours
Machine Learning pour les données chronologiques en Python
Instructions de l’exercice
- Préparez les DataFrames
Xetyà partir des données dehousing.Xdoit être la valeur médiane des maisons,yle nombre moyen de pièces par logement.
- Ajustez un modèle de régression qui utilise ces variables (n'oubliez pas de leur donner la forme correcte!).
- Rappelez-vous que chaque variable doit avoir la bonne forme pour être utilisée par scikit-learn!
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
from sklearn import linear_model
# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____
# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)