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演習

線形回帰モデルを可視化する

これまでに線形回帰モデルを作成し、利用可能なすべての観測値で学習しました。ここでは、モデルがデータにどの程度フィットしているかを可視化します。これにより、radio の広告費と sales の関係を解釈できるようになります。

前の演習から、radio の値の配列である X、sales の値の配列である y、そして X を与えたときの y に対するモデルの予測値を格納した predictions がすでに読み込まれています。

指示

100 XP
  • matplotlib.pyplot を plt としてインポートします。
  • 観測値を青で、X に対する y の散布図を作成します。
  • X に対する予測値を赤の折れ線グラフで描きます。
  • プロットを表示します。