Visualizzazione di un modello di regressione lineare
Ora che hai costruito il tuo modello di regressione lineare e lo hai addestrato utilizzando tutte le osservazioni disponibili, puoi visualizzare quanto il modello si adatta ai dati. Questo ti permette di interpretare la relazione tra le spese pubblicitarie di radio e i valori di sales.
Le variabili X, una matrice di valori radio, y, una matrice di valori sales e predictions, una matrice di valori previsti dal modello per y e X, sono state precaricate dall'esercizio precedente.
Questo esercizio fa parte del corso
Apprendimento supervisionato con scikit-learn
Istruzioni dell'esercizio
- Importa
matplotlib.pyplotcomeplt. - Crea un grafico a dispersione che visualizzi
yrispetto aX, con le osservazioni in blu. - Disegna un grafico a linee rosse che mostri le previsioni rispetto a
X. - Visualizza il grafico.
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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.____()