회귀 모델로 예측하기
이제 California 주택 데이터를 사용해 모델을 학습했으니, 새로운 데이터에 대해 어떤 예측을 내놓는지 확인해 보겠습니다. 다양한 입력값을 모델에 넣어 보고 각 입력에 대해 모델이 무엇을 예측하는지 살펴보면, 모델이 학습한 입력과 출력 간의 관계를 탐색할 수 있습니다.
작업 공간에는 "MedHouseVal"(주택 중위 가격)에 대한 100개의 "새로운" 값으로 구성된 1차원 배열 new_inputs와, 이전 연습 문제에서 학습한 model이 준비되어 있습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
Python으로 배우는 시계열 데이터 Machine Learning
연습 안내
- 쉘에서
new_inputs를 확인하세요. - 예측을 생성할 수 있도록
new_inputs의 형태를 알맞게 변환하세요. - 제공된 코드를 실행해 예측 결과를 시각화하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Generate predictions with the model using those inputs
predictions = ____
# Visualize the inputs and predicted values
plt.scatter(new_inputs, predictions, color='r', s=3)
plt.xlabel('inputs')
plt.ylabel('predictions')
plt.show()