मॉडल के coefficients जाँचें
अब आप मॉडल के performance को एक अलग एंगल से, और सिर्फ training डेटा पर, जाँचेंगे. आपने पिछले लेक्चर में सीखा था कि सभी मॉडल coefficients सांख्यिकीय रूप से महत्त्वपूर्ण नहीं होते, और उनकी महत्त्वपूर्णता समझने के लिए हमें मॉडल की summary टेबल देखनी चाहिए. सौभाग्य से, statsmodels लाइब्रेरी यह सुविधा देती है. जैसे ही आप मॉडल की summary टेबल प्रिंट कर लें, देखें कि किन वैरिएबल्स का p-value 0.05 (यानी 5%) से कम है, ताकि सुनिश्चित हो कि coefficient महत्त्वपूर्ण है.
Training फीचर्स train_X के रूप में, और target वैरिएबल train_Y के रूप में लोड किए गए हैं, जिसे numpy array में बदला गया है.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में मार्केटिंग के लिए मशीन लर्निंग
अभ्यास निर्देश
statsmodels.apiमॉड्यूल इम्पोर्ट करें.OLS()फंक्शन का उपयोग करके training डेटा पर एक मॉडल instance initialize करें.- मॉडल फिट करें.
.summary()मेथड से मॉडल का सारांश प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import `statsmodels.api` module
import ___.___ as sm
# Initialize model instance on the training data
olsreg = sm.___(train_Y, train_X)
# Fit the model
olsreg = olsreg.___()
# Print model summary
print(olsreg.___())