線形回帰
この演習では、シンプルな線形回帰モデルを実装します。予測を行い、モデルの当てはまりを可視化し、フィットに使われた数式を分析していきます。
これまでに使ってきた weather データセットを引き続き使用します。従属変数は Humidity3pm 特徴量です。標準的なパッケージはすでにインポート済みです。
この演習はコースの一部です
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実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
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(____, ____)