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연습 문제

회귀를 위한 학습 및 예측

이제 선형 회귀가 어떻게 작동하는지 보았으니, 미리 로드된 sales_df 데이터 세트의 모든 특성을 사용하여 다중 선형 회귀 모델을 만드는 것이 여러분의 임무입니다. 참고로, 처음 두 행은 다음과 같습니다:

     tv        radio      social_media    sales
1    13000.0   9237.76    2409.57         46677.90
2    41000.0   15886.45   2913.41         150177.83

그런 다음 이 모델을 사용하여 테스트 특성의 값을 기반으로 판매를 예측할 것입니다.

LinearRegression과 train_test_split은 각각의 모듈에서 미리 로드되어 있습니다.

지침

100 XP
  • sales_df의 모든 특성 값을 포함하는 배열 X를 생성하고, "sales" 열의 모든 값을 포함하는 y를 생성하세요.
  • 선형 회귀 모델을 인스턴스화하세요.
  • 모델을 학습 데이터에 학습시키세요.
  • 테스트 특성을 사용하여 sales에 대한 예측을 수행하는 y_pred를 생성하세요.