एक लीनियर रिग्रेशन मॉडल बनाना
अब जब आपने अपने फीचर और टारगेट एरे बना लिए हैं, तो आप सभी फीचर और टारगेट वैल्यू पर एक लीनियर रिग्रेशन मॉडल ट्रेन करेंगे.
क्योंकि उद्देश्य फीचर और टारगेट वैल्यू के बीच संबंध का आकलन करना है, इसलिए डेटा को प्रशिक्षण और टेस्ट सेट में बाँटने की आवश्यकता नहीं है.
X और y आपके लिए पहले से इस प्रकार प्रीलोड किए गए हैं:
y = sales_df["sales"].values
X = sales_df["radio"].values.reshape(-1, 1)
यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है
scikit-learn के साथ Supervised Learning
अभ्यास निर्देश
LinearRegressionइम्पोर्ट करें.- एक लीनियर रिग्रेशन मॉडल इंस्टैंशिएट करें.
Xका उपयोग करके सेल्स वैल्यू प्रेडिक्ट करें और उन्हेंpredictionsके रूप में स्टोर करें.
इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास
इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।
# Import LinearRegression
from ____.____ import ____
# Create the model
reg = ____()
# Fit the model to the data
____
# Make predictions
predictions = ____
print(predictions[:5])