線形回帰モデルの可視化
線形回帰モデルを構築し、利用可能なすべてのデータで学習させました。次は、モデルがデータにどれだけ適合しているかを可視化してみましょう。これにより、radio の広告費と sales の値の関係を直感的に把握できます。
前の演習からは、X の値を格納した配列 radio、y の値を格納した配列 sales、そして predictions に対するモデルの予測値を格納した配列 y がすでに読み込まれています。
この演習はコースの一部です
scikit-learn による教師あり学習
演習の手順
matplotlib.pyplotをpltとしてインポートしますyをXに対してプロットした散布図を作成し、データポイントを青色で表示してください。Xに対する予測値を赤色の折れ線グラフで描画してください。- プロットを表示してください。
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。
# 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.____()