Régression linéaire
Dans cet exercice, vous allez implémenter un modèle simple de régression linéaire. Préparez-vous à faire des prédictions, visualiser l’ajustement du modèle et analyser la formule utilisée pour obtenir cet ajustement.
À ce stade, vous êtes probablement à l’aise avec le jeu de données weather que nous allons utiliser. Votre variable dépendante sera la caractéristique Humidity3pm. Tous les paquets standard ont été importés pour vous.
Cet exercice fait partie du cours
S’entraîner aux questions d’entretien en statistiques avec Python
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
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(____, ____)