선형 회귀 모델 시각화하기
이제 선형 회귀 모델을 구축하고 사용 가능한 모든 관측값으로 학습시켰으니, 모델이 데이터에 얼마나 잘 맞는지 시각화할 수 있습니다. 이를 통해 radio 광고 지출과 sales 값 사이의 관계를 해석할 수 있습니다.
이전 연습 문제에서 미리 로드된 변수들은 다음과 같습니다: X는 radio 값의 배열, y는 sales 값의 배열, predictions은 X에 대한 y의 모델 예측 값의 배열입니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
scikit-learn으로 배우는 지도 학습
연습 안내
matplotlib.pyplot을plt로 import 하세요.y와X에 대한 산포도 그래프를 만들고, 관측값은 파란색으로 표시하세요.X에 대한 예측을 나타내는 빨간색 선 그래프를 그리세요.- 그래프를 표시하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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.____()