फीचर्स बनाना
इस अध्याय में, आप sales_df नाम के एक डेटासेट के साथ काम करेंगे, जिसमें अलग-अलग मीडिया प्रकारों पर विज्ञापन अभियान के खर्च की जानकारी होती है, और संबंधित अभियान से बिक्री में उत्पन्न डॉलर की संख्या दी होती है. यह डेटासेट आपके लिए पहले से लोड किया गया है. शुरुआती दो पंक्तियाँ इस प्रकार हैं:
tv radio social_media sales
1 13000.0 9237.76 2409.57 46677.90
2 41000.0 15886.45 2913.41 150177.83
आप बिक्री का मान प्रेडिक्ट करने के लिए विज्ञापन खर्च को फीचर्स के रूप में उपयोग करेंगे, और शुरुआत में "radio" कॉलम के साथ काम करेंगे. हालाँकि, किसी भी प्रेडिक्शन से पहले आपको फीचर और टारगेट एरे बनाने होंगे, और उन्हें scikit-learn के सही फॉर्मेट में रीशेप करना होगा.
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
scikit-learn के साथ Supervised Learning
अभ्यास निर्देश
Xबनाएँ:sales_dfDataFrame के"radio"कॉलम के मानों से एक एरे.yबनाएँ:sales_dfDataFrame के"sales"कॉलम के मानों से एक एरे.Xको एक दो-आयामी NumPy एरे में रीशेप करें.Xऔरyका shape प्रिंट करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
import numpy as np
# Create X from the radio column's values
X = ____
# Create y from the sales column's values
y = ____
# Reshape X
X = ____
# Check the shape of the features and targets
print(____)