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Linear regression मॉडल का विज़ुअलाइज़ेशन

अब जब आपने अपना linear regression मॉडल बनाया है और उसे उपलब्ध सभी observations पर ट्रेन कर लिया है, तो आप देख सकते हैं कि मॉडल डेटा पर कितना अच्छा फिट होता है. इससे आप radio विज्ञापन व्यय और sales वैल्यूज़ के बीच संबंध की व्याख्या कर पाएँगे.

पिछले अभ्यास से आपके लिए पहले से X (जिसमें radio वैल्यूज़ की array है), y (जिसमें sales वैल्यूज़ की array है), और predictions (दिए गए X के लिए मॉडल द्वारा y की भविष्यवाणियों की array) प्रीलोड कर दिए गए हैं.

यह अभ्यास पाठ्यक्रम का हिस्सा है

scikit-learn के साथ Supervised Learning

पाठ्यक्रम देखें

अभ्यास निर्देश

  • matplotlib.pyplot को plt के रूप में इम्पोर्ट करें.
  • X के विरुद्ध y को विज़ुअलाइज़ करते हुए एक scatter plot बनाएँ, observations को नीले रंग में दिखाएँ.
  • X के विरुद्ध predictions को दिखाने वाला एक लाल रंग का line plot ड्रॉ करें.
  • प्लॉट को डिस्प्ले करें.

इंटरैक्टिव व्यावहारिक अभ्यास

इस अभ्यास को इस नमूना कोड को पूरा करके आज़माएँ।

# Import matplotlib.pyplot
import ____.____ as ____

# Create scatter plot
plt.scatter(____, ____, color="____")

# Create line plot
plt.plot(____, ____, color="____")
plt.xlabel("Radio Expenditure ($)")
plt.ylabel("Sales ($)")

# Display the plot
plt.____()
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