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Visualiser un modèle de régression linéaire

Maintenant que vous avez construit votre modèle de régression linéaire et l'avez entraîné avec toutes les observations disponibles, vous pouvez visualiser à quel point le modèle s'ajuste aux données. Cela vous permet d'interpréter la relation entre les dépenses publicitaires à la radio (radio) et les valeurs de ventes (sales).

Les variables X, un tableau de valeurs radio, y, un tableau de valeurs sales, et predictions, un tableau des valeurs prédites du modèle pour y à partir de X, ont toutes été préchargées pour vous à partir de l'exercice précédent.

Cette activité fait partie du cours

Apprentissage supervisé avec scikit-learn

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Instructions de l’exercice

  • Importez matplotlib.pyplot sous le nom plt.
  • Créez un nuage de points représentant y en fonction de X, avec les observations en bleu.
  • Tracez en rouge une courbe affichant les prédictions en fonction de X.
  • Affichez le graphique.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
Modifier et exécuter le code