एक सरल मॉडल फिट करना: रिग्रेशन
इस अभ्यास में, आप कैलिफ़ोर्निया हाउसिंग मार्केट के डेटा का उपयोग करके एक रिग्रेशन मॉडल फिट करने का अभ्यास करेंगे. आपके वर्कस्पेस में housing नाम का एक DataFrame उपलब्ध है. इसमें कई वैरिएबल्स (कॉलम के रूप में) स्टोर हैं. क्या आप निम्न दो वैरिएबल्स के बीच संबंध खोज सकते हैं?
"MedHouseVal": कैलिफ़ोर्निया जिलों के लिए मध्य घर मूल्य (प्रति $100,000 डॉलर में)"AveRooms": प्रति आवास औसत कमरों की संख्या
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
Python में Time Series Data के लिए Machine Learning
अभ्यास निर्देश
housingके डेटा का उपयोग करकेXऔरyDataFrame तैयार करें.XMedian House Value होना चाहिए,yप्रति आवास औसत कमरों की संख्या.
- इन वैरिएबल्स का उपयोग करते हुए एक रिग्रेशन मॉडल फिट करें (ध्यान रखें कि वैरिएबल्स का शेप सही हो!).
- याद रखें, scikit-learn के लिए हर वैरिएबल का शेप सही होना जरूरी है!
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
from sklearn import linear_model
# Prepare input and output DataFrames
X = ____
y = ____
# Fit the model
model = linear_model.LinearRegression()
model.fit(____)