Lineaire regressie
In deze oefening implementeer je een eenvoudig lineair regressiemodel. Je gaat voorspellingen maken, de model-fit visualiseren en de formule analyseren die je fit oplevert.
Je bent inmiddels vast vertrouwd met de weather-gegevensset die we gebruiken. Je afhankelijke variabele is de feature Humidity3pm. Alle standaardpakketten zijn al voor je geïmporteerd.
Deze oefening maakt deel uit van de cursus
Statistiek-vragen voor sollicitaties oefenen in Python
Praktische interactieve oefening
Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = np.array(weather['Humidity9am']).reshape(-1,1)
y = weather['Humidity3pm']
# Create and fit your linear regression model
lm = ____
lm.fit(____, ____)