Regressione lineare
In questo esercizio implementerai un semplice modello di regressione lineare. Preparati a fare previsioni, visualizzare l’adattamento del modello e analizzare la formula usata per ottenere il fit.
A questo punto dovresti avere familiarità con l’insieme di dati weather che useremo. La variabile dipendente sarà la feature Humidity3pm. Tutti i pacchetti standard sono già stati importati per te.
Questo esercizio fa parte del corso
Esercitarsi con le domande di statistica per i colloqui in Python
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array(weather['Humidity9am']).reshape(-1,1)
y = weather['Humidity3pm']
# Create and fit your linear regression model
lm = ____
lm.fit(____, ____)